Can first-year medical students acquire quality improvement knowledge prior to substantial clinical exposure? A mixed-methods evaluation of a pre-clerkship curriculum that uses education as the context for learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality Improvement (QI) training for health professionals is essential to strengthen health systems. However, QI training during medical school is constrained by students' lack of contextual understanding of the health system and an already saturated medical curriculum. The Program for Improvement in Medical Education (PRIME), an extracurricular offered at the Michael G. DeGroote School of Medicineat McMaster University (Hamilton, Canada), addresses these obstacles by having first-year medical students engage in QI by identifying opportunities for improvement within their own education. METHODS: A sequential explanatory mixed-methods approach, which combines insights derived from quantitative instruments and qualitative interview methods, was used to examine the impact of PRIME on first-year medical students and the use of QI in the context of education. RESULTS: The study reveals that participation in PRIME increases both knowledge of, and comfort with, fundamental QI concepts, even when applied to clinical scenarios. Participants felt that education provided a meaningful context to learn QI at this stage of their training, and were motivated to participate in future QI projects to drive real-world improvements in the health system. CONCLUSIONS: Early exposure to QI principles that uses medical education as the context may be an effective intervention to foster QI competencies at an early stage and ultimately promote engagement in clinical QI. Moreover, PRIME also provides a mechanism to drive improvements in medical education. Future research is warranted to better understand the impact of education as a context for later engagement in clinical QI applications as well as the potential for QI methods to be translated directly into education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,090 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».