Examining the impact of early longitudinal patient exposure on medical students’ career choices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical schools include career direction experiences to help students make informed career decisions. Most experiences are short, precluding students from attaining adequate exposure to long-term encounters within medicine. We investigated the impact of the First Patient Program (FPP), which fosters longitudinal patient exposure by pairing junior medical students with chronically ill patients through their healthcare journey, in instilling career direction. METHODS: Medical students who completed at least 6-months in the FPP participated in a cross-sectional survey. Students' answers were analyzed with respect to the number of FPP appointments attended. Thematic analysis was conducted to explore qualitative responses. RESULTS: One hundred and forty-eight students participated in the survey. Only 28 (19%) students stated that the FPP informed their career decisions. Thirty-nine percent of students who attended four or more appointments indicated that the FPP informed their career decisions, compared to 16% of students who attended less (p=0.021). Thematic analysis revealed two themes: 1) Students focused mainly on patient encounters within FPP; and 2) Students sought career directions from other experiences. CONCLUSION: The majority of students did not attain career guidance from the FPP, but rather used the program to understand the impact of chronic illness from the patient's perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».