P.032 What do elective students learn about the specialty of Neurology (and what can that teach us)?
Notice bibliographique
Résumé
Background: “Neurophobia” describes a fear of Neurology on the part of medical students. This contrasts with the “neurophilia” that exists in society with increasing awareness of disorders such as stroke and multiple sclerosis. Ideally, we should take advantage of “neurophilia” to promote our specialty’s strengths. One step would be to better understand what students learn from a Neurology elective. Methods: This was a qualitative study. Students completing an elective between September 2011 and March 2015 at the Jewish General Hospital (JGH) in Montreal completed written pre- and post-elective questionnaires. Results: 36 students participated; 15 from McGill, 11 from other Canadian medical schools, and 10 from International medical schools. Many students changed their opinion about Neurology, with fewer citing lack of treatments or poor patient prognoses as negatives after completing their elective. They valued knowledge acquired about the neurological exam and problem-solving, while the range of cases and subspecialties surprised them. Many would diversify the setting of their elective to better experience this variety. Conclusions: More diversified elective experiences could showcase the strengths of our specialty and the scope of neurological practice. Presenting Neurology as a challenging, intellectually stimulating specialty that emphasizes problem solving could increase student interest.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,008 |
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 ».