P.086 A randomized trial of a simple intervention to improve neurosurgery rotation experience for senior medical students
Notice bibliographique
Résumé
Background: High volumes, ill patients, and steep learning curves can make neurosurgical rotations challenging for medical students. Furthermore, existing rotations often lack neurosurgery-specific orientation materials and level-appropriate pre-reading resources reducing the educational yield of short rotations. This is compounded by the lack of mandatory neurosurgical rotations across medical schools. We hypothesized that a “Neurosurgery Clerkship Manual” covering key orientation, knowledge, and practical topics would enhance educational experiences and generate sustained knowledge retention. Methods: Students rotating through neurosurgery at three hospitals were randomized to receive(intervention) or not receive(control) free access to the manual before their rotation. Participants completed surveys before, immediately after, and 4-weeks after the rotation assessing expectations, experiences, and clinically-relevant knowledge. Results: 61 participants were randomized between 2014 and 2017 with 43(70.5%) completing all three questionnaires. Baseline demographics, characteristics, and experiences were not significantly different. Those receiving the manual reported increased rotation enjoyment(p=0.02), decreased stress levels (p=0.05), and a greater feeling of being “part of the team”(p=0.01). There were also reductions in feeling like they were “not learning” (p=0.01). Finally, those receiving the manual demonstrated significantly better knowledge after the rotation (91.6%vs80.9%;p=0.04) which was sustained at 4-weeks post-rotation (89.2%vs79.0%;p=0.05). Conclusions: A simple and inexpensive clerkship manual can improve the neurosurgery rotation experience and knowledge retention for medical students.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,002 |
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 ».