Role of Peer Learning in Students’ Skill Acquisition and Interest in Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although the number of plastic surgery residency positions increased over the past decade, interest among Canadian medical students experienced the opposite trajectory. The aim of this study was to assess the effect of a low intensity, basic surgical skills workshop on medical students’ confidence and interest in surgery in general, and plastic surgery in particular. Methods: Before and after participating in a 60-minute suturing workshop, preclinical medical students completed a cloud-based questionnaire that evaluated the changes in their suturing confidence and interest in pursuing a career in different surgical subspecialties. Results: Eighty-five medical students (52 females and 33 males), with an average age of 22.9 ± 3.6 years participated in this study. Before the workshop, 95% of participants perceived their suturing ability to be at a beginner’s level and reported that they have not received sufficient suturing training during their medical education to date. Their self-reported confidence in suturing was 1.9 ± 2.1 out of 10. Following the workshop, participants’ confidence in their surgical skills increased by 165% (P < 0.001, partial eta2 = 0.695). Moreover, 82% reported increased interest in a career in surgery associated with their participation in the workshop. Plastic surgery, general surgery, and otolaryngology were the top 3 specialties that experienced an augmented increase in interest following the workshop. Finally, plastic surgery was the specialty perceived as requiring the most surgical skills by the majority of the students. Conclusion: A 60-minute basic skills suturing workshop significantly improved preclinical medical students’ confidence in their surgical skills, and increased their interest in surgery.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».