Ambiguity Tolerance and Prospective Specialty Choice Among Third-Year Medical Students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Poor tolerance of ambiguity is consequential in clinical practice, and has been linked to avoidance of family medicine, in which there is inherently more ambiguity. This study aimed to investigate the relationship between tolerance of ambiguity and prospective specialty choice of medical students in their third year of medical school. This stage of medical training is of particular importance as students develop clinical reasoning skills and encounter clinical ambiguity. METHODS: This was a cross-sectional study using an online survey. Sixty-one third-year medical students (62% response rate) from a large Canadian university completed the survey with a validated measure of ambiguity tolerance (the 29-item Tolerance of Ambiguity in Medical Students and Doctors scale) and their top three specialty choices. Specialty choices were subsequently grouped into two categories: family medicine (FM) and non-family medicine (non-FM) specialties. RESULTS: There was no significant mean difference in tolerance of ambiguity between students who reported interest in FM and students interested in non-FM specialties. Similarly, we observed no significant difference in tolerance of ambiguity between female and male students. Older students reported higher levels of ambiguity tolerance. Older students were also more likely to report FM as one of their top three specialty choices. CONCLUSION: Qualitative studies are needed to explore possible reasons for the observed results, including the effects of digital information resources and clinical decision-making tools on medical students' ambiguity tolerance. Medical educators should be aware that some students may require explicit training in how to respond to ambiguity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle