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Enregistrement W2892370567 · doi:10.7759/cureus.3316

Intrinsic CanMEDS Competencies Expected of Medical Students During Emergency Medicine Core Rotation: A Needs Assessment

2018· article· en· W2892370567 sur OpenAlexaffabout
Tahsin Zaman Khan, Teresa M. Chan

Notice bibliographique

RevueCureus · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensHamilton Health SciencesKingston General HospitalMcMaster UniversityHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCurriculumCore competencyMedical educationLikert scaleNeeds assessmentInclusion (mineral)Scale (ratio)PsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives There are few high-quality free open-access medical (FOAM) education resources to guide medical students in the development of key non-medical expert skills and competencies during their emergency medicine (EM) clerkship core rotation. In our endeavor to develop a novel online educational EM curriculum for medical students, a needs assessment is required to effectively address needs specifically focused on aptitudes that are deemed to be imperative by educators in the EM academia. Methods An online needs assessment survey was developed and shared with residents, staff, nurses, and program/clerkship directors of Canadian emergency medicine programs by email correspondence and embedding the form on CanadiEM.org. The survey consisted of twelve proposed topics for a potential EM curriculum, which were graded on a five-point Likert scale. Free-typed responses for additional topics were also solicited from participants. Results Over the course of four weeks, 84 participants responded to the survey. Participants outside of North American were excluded (n=10). Most participants were North American staff physicians (n=52), which included residency program directors (n=10) and clerkship directors (n=6), followed by residents (n=14), and nurses (n=8). All 12 topics proposed by the authors were considered important for inclusion in an EM curriculum. Nine additional topics were identified from typed free-text responses. Top ranking topics included: how to present a case to an EM staff or resident, how to chart patient encounters, and how to effectively communicate with nurses and other healthcare professionals. Conclusions This online needs assessment analysis revealed a total of 21 topics that were deemed to be relevant to the development of an online curriculum to foster the development of core competencies of medical students during their EM core rotation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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