Canadian medical schools’ preclerkship paediatric clinical skills curricula: How can we improve?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about how Canadian medical schools teach paediatric clinical skills (history and physical exam) to preclerkship students, or its cost to the institutions. METHODS: Clinical skills program directors from all 17 Canadian medical schools were contacted to complete a questionnaire focused on teaching methods, and barriers/strengths of their Preclerkship Paediatric Clinical Skills program. RESULTS: Seventeen schools (100% response rate) participated. Seven schools (41%) do not introduce paediatric clinical skills until the second year of medicine. Half of the schools (53%) dedicate <10 total hours to preclerkship paediatric clinical skills. Fifty-nine per cent have ≤6 total hours of hands-on paediatric patient interaction (real or simulated). Medical students were least likely to be exposed to the infant age group (age 1 to 24 months). Twelve schools (71%) used simulated parent/child dyads. The most significant barriers identified by programs were limited time for sessions and patient availability. We describe one sample medical school's simulated parent/paediatric patient program where every student has hands-on learning with paediatric patients of all ages (program cost $938/student). DISCUSSION: This study is the first to summarize Canadian preclerkship paediatric clinical skills programs, among which there is great variability and commonly experienced barriers. Many students are not being exposed to all age groups of paediatric patients before their clerkship years. Medical schools can use this information to strengthen this important and challenging aspect of the curriculum, while being mindful of its fiscal implications.
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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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».