Ophthalmology as a career choice among medical students: a survey of students at a Canadian medical school
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of investigations into the factors that lead medical students to pursue increasingly competitive post-graduate training programs. We sought to determine the factors that influence medical students' opinions on ophthalmology as a career and on ophthalmological medical education. METHODS: An anonymous 36-question survey was distributed to all medical students across the four program years at the Schulich School of Medicine and Dentistry as a non-probabilistic convenience sample. Survey results were analyzed using Mann-Whitney U tests to determine significant differences between study sub-populations. Multivariate regression analysis was performed to identify correlates for positive views towards ophthalmology. RESULTS: 81% of questions had a mean positive response amongst the students. Students held negative views regarding the amount of exposure to ophthalmology in medical school. The greatest differences in opinion regarding ophthalmology were seen between those with more exposure and interest in ophthalmology compared to their counterparts with less. Regression analysis identified interest in ophthalmology as a significant correlate to a positive opinion in the field. CONCLUSIONS: Our survey demonstrates that while most students had positive views about ophthalmology, some aspects were viewed negatively. Students felt there was a lack of exposure, both educationally and clinically to ophthalmology, which may contribute to some misconceptions of the field. Early exposure appeared to be critical to forming positive opinions of ophthalmology and could be emphasized in medical education.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».