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Enregistrement W4296833734 · doi:10.3390/genes13101707

Rare Disease Education Outside of the Classroom and Clinic: Evaluation of the RARE Compassion Program for Undergraduate Medical Students

2022· article· en· W4296833734 sur OpenAlexaff
Ari Morgenthau, Colton Margus, Michael P. Mackley, Ashley Miller

Notice bibliographique

RevueGenes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensSickKids FoundationDalhousie UniversityHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionAppealMedical educationPsychologyMedicineFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Launched in 2014, the RARE Compassion Program is the first international educational program to pair medical students with rare disease patients in order to enhance exposure to and comfort with rare diseases. As part of ongoing quality improvement, this study retrospectively reviewed four years of participant registration data to conduct a program evaluation of the RARE Compassion Program between 2014–2018. During the study period, there were 334 student participants, representing 67.3% of Association of American Medical Colleges (AAMC) member medical schools, and 5389 rare disease volunteers. Despite not requiring in-person interaction, 90.64% of student–volunteer interactions were in-person, while only 5.89% and 3.46% were by video messaging or email correspondence, respectively (p = 0.0002). In a limited post participation survey, 91.7% of students, who matched to 19 out of 27 residency specialities, indicated they would recommend the program to their peers. These findings suggest that the RARE Compassion Program, designed to increase medical student engagement with rare disease patients, has broad appeal. It serves as a novel case study of how extracurricular initiatives supported by non-profit organizations can augment the medical training experience and improve understanding of important and often neglected perspectives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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