Early clinical exposure during medical school: Omani medical students and interns experience
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Early clinical exposure (ECE) is a teaching learning methodology, which fosters the exposure of the medical students to the patients as early as the 1st year of medical college. A hospital-based educational system provides the exposure to the clinical environment by direct contact with patients, including bedside teaching and applying skills and knowledge. Aim: evaluate the impact of ECE of Omani medical students on their attitude, knowledge, and skills. Methods: A cross-sectional study. A designed questionnaire was sent to more than 500 Omani medical students in Sultan Qaboos University (SQU) and National University (NU). The questionnaire consists two sections. The first section included personal demographic information. The second part included questions to evaluate the quantity and quality of ECE and questions directed toward knowing the current perception of Omani students toward the importance of ECE in terms of developing knowledge and skills. Fifteen questions were asked in the questionnaire. Results: There were a total number of 191 students who participated in this study with a response rate of 44%. The vast majority of them were females represented 73.8. Nearly 63.4% were from SQU and 31.8% were from NU. Sixty-eight percent of the participants are in their 5th, 6th, 7th year, intern, and postintern academic status. There is a significant relationship between getting clinical exposure during preclinical years and fast adaptation in early clinical years with P < 0.05. Conclusion: ECE is a vital part of the preclinical curriculum and should be further enhanced by creating more opportunities to receive clinical and practical training in hospitals.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».