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Enregistrement W3017372496 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.03533

Are Clerks Proficient in the Basic Sciences? Assessment of Third‐Year Medical Students’ Basic Science Knowledge Retention and Reinforcement

2020· article· en· W3017372496 sur OpenAlexaffabout
Madeleine E. Norris, Kem A. Rogers, Charys M. Martin

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Medical educationMedicinePsychologyVariance (accounting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Basic sciences (anatomy, biochemistry, microbiology, pathology, pharmacology, physiology) are a cornerstone of undergraduate medical education (UME), as they provide a foundation for the development of clinical science knowledge and clinical reasoning skills. However, studies demonstrate that medical students’ basic science knowledge is not well retained. This lack of knowledge retention may also be contributing to the lack of proficiency of current trainees reported by clinical facilitators. Based on this evidence, there is a need for an educational model that ensures students are retaining fundamental basic science concepts prior to entering clerkship. Thus, the purpose of this study was to establish third‐year (clerks) medical students’ basic science knowledge retention and reinforcement during clerkship year. Methods A basic science assessment was created for each clerkship rotation (family medicine, psychiatry, paediatrics, obstetrics and gynaecology (OB/GYN), surgery, internal medicine). Assessments were distributed as a pre‐ and post‐test for each rotation to assess clerks’ knowledge retention and reinforcement of basic science concepts. i) Clerkship groups’ pre‐test scores were analyzed using an Analysis of Variance (ANOVA) to determine if rotation order had an effect on clerks’ performance, and ii) post‐test scores were compared (ANOVA) to establish if there were any differences between clerkship groups. iii) Pre‐test data was organized into quartiles, following which post‐test scores were analyzed (ANOVA, paired t‐test) to determine if the improvement of post‐test scores was influenced by pre‐test performance. Results i) There were no significant differences between group’s pre‐test scores regardless of rotation order ii) Data revealed no differences between clerkship groups’ pre‐test scores or post‐test scores (p>0.05). iii) Only the students falling in the lower quartiles on the pre‐test, demonstrated a significant improvement on the post‐test in all six clerkship rotations (p≤0.05). Conclusions Results indicate that rotation order had no effect on clerks’ pre‐test performance, suggesting that clerks’ basic science knowledge retention was not influenced by their prior clerkship experience. Our data also revealed that there were no differences between clerkship groups’ pre‐ and post‐test scores suggesting that all groups are comparable. Finally, we revealed that low performing students (pre‐test) demonstrated the greatest knowledge gain on the post‐test following each rotation, indicating that the clinical experience of clerkship reinforced fundamental basic science concepts. Overall, the findings of our research indicate that earlier clinical exposure may enhance low performing students’ basic science knowledge. Thus, future research should explore the influence of early integration between the basic sciences and clinical experiences on medical students’ clerkship performance. Support or Funding Information Ontario Graduate Scholarship, American Association for Anatomy Education Research Scholarship

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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