Exploration of an Effective Method for the Step-by-Step Presentation of Case Information to Guide Grade 4 Medical Students to Develop Clinical Reasoning Skills
Notice bibliographique
Résumé
Clinical reasoning ability is an important competence for a clinician to have. Undergraduate study is a crucial period to strengthen medical students' clinical reasoning skills. The aim of this study was to explore an effective method for guiding students to improve clinical reasoning skills via a step-by-step presentation of case information. The study was conducted among grade 2015 clinical medicine major students who were studying internal medicine. On the basis of the theoretical study and practical training, a method for the step-by-step presentation of case information was designed and implemented to strengthen students’ clinical reasoning skills. Each case was divided into four modules. Module one focused on inquiry, module two focused on physical examination, module three focused on laboratory tests and module four focused on diagnosis and treatment. Four modules were sent to students in turn as homework. The teacher corrected their answers and feedback was individually given. A questionnaire was conducted at the end of semester to assess the effect. The questionnaire revealed that students were satisfied with this training mode. They thought the mode was helpful for improving clinical reasoning ability and consolidating the basic skills such as history taking and physical examination. In conclusion, this effective method provides a training pattern for developing clinical reasoning skills of medical students. Through the process of analysing clinical cases, students are guided to become familiar with the procedures of solving clinical problems from gathering medical information to establishing diagnosis and treatment plans. It helps students to establish a scientific clinical reasoning mode.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».