The Challenge with Clinical Radiology Electives: Student and Faculty Perspectives Identify Areas for Improvement
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine medical students' and radiologists' attitude toward radiology electives at a distributed medical school and identify specific areas for improvement. METHODS: During a single academic year, both students and faculty preceptors were surveyed anonymously following a senior radiology elective. The survey was based on an established theoretical framework for studying the educational environment which takes into account domains: (1) goal orientation, (2) organization/regulation, and (3) relationships. Mann-Whitney tests were performed to determine if there was any difference between the overall satisfaction of students and preceptors, responses from the different elective sites and students' ratings of the domains. Statistical significance was set at P < .05. Thematic analysis was performed on the narrative comments to identify specific challenges. RESULTS: The response rate was 82.0% for students (95/116) and 19.5% (31/159) for radiologists. There was no difference in responses based on elective site. Overall, the elective was viewed positively by both groups however students rated their experience as significantly better than their preceptors (P = .0012). Students viewed the relationships domain more positively than both the other two (goal orientation, P = .0001; organization/regulation, P = .0038). Thematic analysis identified that the student challenges were lack of autonomy, structured teaching, and preceptor continuity and the preceptor challenges were ambiguous learning objectives/expectations and insufficient resources. CONCLUSIONS: The radiology elective challenges identified in this study provide educators with specific areas to target when updating radiology electives. A better elective experience may improve students' radiology knowledge and attitude towards the specialty as well as radiologists' interest in teaching.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».