Ambiguity Tolerance and Prospective Specialty Choice Among Third-Year Medical Students
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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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».