Medical student perceptions of research training on patient care during clerkship
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. Background Health Science Research (HSR) is a pre-clerkship component of the University of Toronto (U of T) MD Program. Through online modules and tutorials, students learn to understand and apply research, and write an original research protocol. This study explored students' perceptions on how HSR prepared them to identify, critically appraise and consume research during clerkship. Methods An online 12-item questionnaire surveyed U of T medical students (Class of 2018) who completed HSR in 2016. Basic descriptive statistics were performed; free text responses were analysed via descriptive thematic analysis. Results Twenty six percent (67/262) of students participated. Approximately half either agreed/strongly agreed that HSR helped them to critically appraise research articles (50.7%, 32/63) and assess applicability of results to patient care (50.8%, 32/63). Three themes emerged: i) desire for increased critical appraisal, ii) producing research less important than consuming research, iii) developing a greater appreciation of research during clerkship. Conclusions Students' perceptions on HSR's value during clerkship were modest; they desired greater focus on learning to be consumers of research. These results will refine HS, and our observations may be useful to other educators, as this type of intervention is not represented in existing literature.
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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 | 0,022 | 0,074 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».