Predictors of medical student interest and confidence in research during training: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Research education and opportunities are an important part of undergraduate medical education. This study’s objectives were to determine students’ interest in research, student self-rated research skills and to assess potential predictors of research interest and confidence. Method: Stakeholder consultation and literature informed a 13-item cross-sectional survey. In 2014, all students enrolled in McMaster University’s School of Medicine in Ontario, Canada were sent three waves of an electronic survey. Results: The response rate was 81% (498 of 618). Most (n=445, 89%) endorsed prior research experiences. The majority of students (n=383, 86%) wanted more research education and opportunities. Higher rating of their supervisors’ understanding of research was associated with greater interest in research (OR=2.08; 95% CI=1.27–3.41). Home campus (distributed vs. main) was not a significant predictor of research interest. In our adjusted linear regression model, significant predictors of higher self-rated research ability included prior thesis work and higher self-rated knowledge gained in MD program. Conclusions: In a survey of a three-year medical school, medical student interest in further research education and opportunities was high and positively predicted by student-rated supervisors’ understanding of research, but not campus location. This study also identified several predictors of student self-rated research ability.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».