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Enregistrement W3083405616 · doi:10.18192/uojm.v10i1.4609

Préparation à l'externat : études médicales de premier cycle à l’Université d’Ottawa

2020· article· fr· W3083405616 sur OpenAlexaffvenueabout
Gladys Bruyninx, Victoria Marie Cusson, Stefan de Laplante

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensInstitut du Savoir MontfortMontfort HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour les étudiants en médecine, la transition entre le pré-externat et l’externat est une période clé du programme médical de quatre ans. À l’Université d’Ottawa, il a été démontré qu’il y a un manque de satisfaction au sein des étudiants en ce qui a trait à leur préparation à l’externat. Cette étude d’amélioration de la qualité vise à apporter des recommandations afin d’améliorer le curriculum médical actuel de manière à améliorer la préparation à l’externat en s’attardant particulièrement à l’unité d’intégration et au stage préparatoire. Une revue de la littérature a été complétée afin de faire ressortir les concepts théoriques sur lesquels se fondent les modifications au curriculum qui ont pour but d’améliorer l’intégration de connaissances lors du pré-externat. Le mapping du curriculum de l’unité d’intégration et du stage préparatoire a également été effectué afin de conceptualiser et concrétiser l’incorporation des modifications au curriculum. Lors de l’unité d’intégration, le curriculum est divisé en 54% de cours didactiques, 19% d’activités pratiques et 21% d’ateliers. Pour le stage préparatoire, 22,3% était alloué aux cours didactiques, 28,6% aux ateliers et 48% à la pratique en milieu hospitalier. La préparation à l’externat peut être améliorée en optimisant l’intégration au cours du pré-externat, particulièrement durant la dernière unité de la deuxième année (unité d’intégration). Des modifications potentiellement bénéfiques comprennent : prioriser l’apprentissage actif à l’apprentissage passif ; mettre l’intégration cognitive en premier plan en salles de classe ; bâtir progressivement en complexité en visant à avoir les sujets les plus complexes à la fin du pré-externat en utilisant une approche de cycle de vie; et associer une séance de développement des compétences des cliniques à chaque séance d’apprentissage par cas.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission3
Résumé présentoui

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