Impact on Clinical Performance of Required Participation in a Student-Run Pro Bono Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose. Early opportunities for students to develop clinical skills and professional attributes are important to maximize clinical learning. Student-run pro bono clinics have the potential to provide early contextual exposure. This article describes the impact of required compared to voluntary participation in a student-run pro bono clinic on clinical performance during the first full-time internship. Method/Model Description and Evaluation. Students in the University of Florida Doctor of Physical Therapy program were assigned to one of four service learning groups including a pro bono clinic. While attendance at the clinic was encouraged for all students, only the assigned group was required to attend twice a semester. A retrospective analysis of student performance on the Clinical Performance Instrument (CPI) for the first internship was conducted. Clinician CPI ratings were categorized as beginner or intermediate and above. Median scores for safety, professional practice, and practice management items for those students who were required to attend the clinic were compared to students from the other service learning groups who did not attend or attended voluntarily using Chi-square analysis. Outcomes. At midterm, a higher proportion of the required pro bono group were rated as intermediate or above by clinical instructors for safety, all professional practice items except professional development, and all patient management items except diagnosis/prognosis, education, and consideration of financial resources. Differences were present at the final evaluation for safety, professional behavior, cultural competence, clinical reasoning, and examination. Discussion and Conclusion. Positive outcomes were present for students involved in the pro bono clinic, illustrating the potential benefits of required pro bono clinic experiences early in a professional curriculum for accelerating clinical performance.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».