Impact of general practice / family medicine clerkships on Japanese medical students: Using text mining to analyze reflective writing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In order for general practice / family medicine clerkships to be improved in undergraduate medical education, it is necessary to clarify the impacts of general practice / family medicine clerkships. Using text mining to analyze the reflective writing of medical students may be useful for further understanding the impacts of clinical clerkships on medical students. METHODS: The study involved 125 fifth-year Fukushima Medical University School of Medicine students in the academic year 2018-2019. The settings were three clinics and the study period was 5 days. The clerkships included outpatient and home visits. Students' reflective writing on their clerkship experience was collected on the final day. Text mining was used to extract the most frequent words (nouns) from the reflective writing. A co-occurrence network map was created to illustrate the relationships between the most frequent words. RESULTS: 124 students participated in the study. The total number of sentences extracted was 321 and the total number of words was 10,627. The top five frequently-occurring words were patient, home-visit, medical practice, medical care, and family. From the co-occurrence network map, a co-occurrence relationship was recognized between home-visit and family. CONCLUSION: Data suggest that medical students may learn the necessity of care for the family as well as the patient in a home-care setting.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».