First year medical student experiences with a clinical skills seminar emphasizing sexual and gender minority population complexity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We evaluated first year medical student experiences during a novel four-hour seminar, in which students answered discussion questions, participated in peer role-plays, and interviewed two standardized patients. METHOD: A constructivist qualitative design employed audio-recorded and transcribed student focus groups. Using generic content analysis, transcripts were iteratively coded, emergent categories identified, sensitizing concepts applied, and a thematic framework created. RESULTS: Thirty-five students (71% female) participated in five focus groups. Two themes were developed: SGM bias (faculty, standardized patients [SPs], students, curriculum), and Adaptive Expertise in Clinical Skills (case complexity, learner support, skill development). SPs identifying as SGM brought authenticity and lived experience to their roles. Preceptor variability impacted student learning. Students were concerned when a lack of faculty SGM knowledge accompanied negative biases. Complex SP cases promoted cognitive integration and preparation for clinical work. CONCLUSIONS: These students placed importance on the lived experiences of SGM community members. Persistent prejudices amongst faculty negatively influenced student learning. Complex SP cases can promote student adaptive expertise, but risk unproductive learning failures. The lessons learned have implications for clinical skills teaching, learning about minority populations, and medical and health professions education in general.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».