How an Arts-Based Clinical Skills Set Can Be Assessed During OSCEs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Arts-based activities' roles in medical education is to challenge students to cultivate clinical skills using ART (aesthetics, reflection, time).ART activities offer opportunities for students to cultivate creative dimensions of their clinical skills and to reflect on their responses to uncertainty and ambiguity.Faculty, however, are challenged to structure these learning activities in diverse, sometimes unfamiliar, health care settings.Methods: This study explored preclerkship medical students' responses to participating in ART activities presented in the common medical educational format of an objective structured clinical exam (OSCE).Activities included interpreting fine art (eg, images and poetry) and drawing a simulated patient.The discussion section transcript and student sketchbooks were analyzed to identify themes related to participating in the study.Results: Use of arts-based activities elicited behaviors similar to those observed in students' responses to formal summative OSCEs, although students also wrestled with challenges and expressed their subjective impressions.Conclusions: This study offers an arts-based tool set capable of being delivered within the familiar medical education setting and established structure of the OSCE.The American Medical Association designates this journal-based CME activity for a maximum of 1 AMA PRA Category 1 Credit™ available through the AMA Ed Hub TM .Physicians should claim only the credit commensurate with the extent of their participation in the activity.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».