Early Introduction of Dermatology Clinical Skills in Medical Training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin diseases are among the most common diseases encountered by healthcare professionals. Despite this, dedicated dermatology teaching is limited in most Canadian medical school training programs. This is especially true of clinical skills training. OBJECTIVES: To determine the impact of early introduction of dermatology clinical skills in Canadian undergraduate medical training. Secondary objectives included examining the impact of having sessions co-led by a clinician with expertise in the field of dermatology. METHODS: A half-day dermatology clinical skills session was introduced in the University of Toronto preclerkship medical school during the dermatology week. Sessions were co-led by staff or resident dermatologists. Sessions were evaluated using student pre- and postclinical skills test scores, as well as experience questionnaires completed by both tutors and students. RESULTS: The clinical skills session was well received by both students and tutors, with no cumulative score less than 4.34 on a 5-point Likert scale. The majority of students agreed or strongly agreed that the introduction of clinical skills in the early years of the curriculum facilitated learning consolidation (99.5%). Comparison of pre- and post-test scores showed that students' dermatology comprehension improved by an average of 12.1% following completion of the session. In questionnaire responses, students and nondermatology co-tutors emphasized the impact of having an expert in the field of dermatology co-lead the session. CONCLUSIONS: Students valued early clinical skills exposure to dermatology and felt it enhanced their knowledge and abilities. This study demonstrates learning consolidation when dermatologic didactic teachings are paired with practical clinical skills sessions.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».