A critical narrative review of transfer of basic science knowledge in health professions education
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: 'Transfer' is the application of a previously learned concept to solve a new problem in another context. Transfer is essential for basic science education because, to be valuable, basic science knowledge must be transferred to clinical problem solving. Therefore, better understanding of interventions that enhance the transfer of basic science knowledge to clinical reasoning is essential. This review systematically identifies interventions described in the health professions education (HPE) literature that document the transfer of basic science knowledge to clinical reasoning, and considers teaching and assessment strategies. METHODS: A systematic search of the literature was conducted. Articles related to basic science teaching at the undergraduate level in HPE were analysed using a 'transfer out'/'transfer in' conceptual framework. 'Transfer out' refers to the application of knowledge developed in one learning situation to the solving of a new problem. 'Transfer in' refers to the use of previously acquired knowledge to learn from new problems or learning situations. RESULTS: Of 9803 articles initially identified, 627 studies were retrieved for full text evaluation; 15 were included in the literature review. A total of 93% explored 'transfer out' to clinical reasoning and 7% (one article) explored 'transfer in'. Measures of 'transfer out' fostered by basic science knowledge included diagnostic accuracy over time and in new clinical cases. Basic science knowledge supported learning - 'transfer in' - of new related content and ultimately the 'transfer out' to diagnostic reasoning. Successful teaching strategies included the making of connections between basic and clinical sciences, the use of commonsense analogies, and the study of multiple clinical problems in multiple contexts. Performance on recall tests did not reflect the transfer of basic science knowledge to clinical reasoning. CONCLUSIONS: Transfer of basic science knowledge to clinical reasoning is an essential component of HPE that requires further development for implementation and scholarship.
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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 | 0,004 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».