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Enregistrement W4319227691 · doi:10.1186/s12909-023-04072-z

Beyond Skin Deep: case-based online modules to teach multidisciplinary care in dermatology among clerkship students

2023· article· en· W4319227691 sur OpenAlexaffabout
Chaocheng Liu, Megan Chan, Vivienne Beard, Pamela Mathura, Marlene Dytoc

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachLikert scaleCurriculumMedical educationMedicineDermatologyPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canadian medical schools offer limited clinical dermatology training. In addition, there is a lack of educational resources that are designed specifically for clerkship students that focus on the multidisciplinary nature of dermatology. OBJECTIVES: After developing case-based educational resources to address the lack of clinical exposure and learning of multidisciplinary care in dermatology, this study aimed to evaluate the educational intervention and gather feedback for future module development. METHODS: Ten online interactive dermatology case-based modules involving 14 other disciplines were created. Medical students (n = 89) from two Canadian schools were surveyed regarding perceptions of the existing dermatology curriculum. Among 89 students, 46 voluntarily completed the modules, and a survey (a five-point Likert scale ratings) including narrative feedback was provided to determine an improvement in dermatology knowledge and understanding of multidisciplinary care. RESULTS: Among 89 surveyed students, only 17.1% agreed that their pre-clerkship dermatology education was sufficient and 10.2% felt comfortable managing patients with skin conditions in a clinical setting. Among 46 students, 95.7% of students agreed that the modules fit their learning style (4.17 ± 0.73 on Likert scale) with positive narrative feedback. 91.3% agreed or strongly agreed that the modules enhanced their dermatology knowledge (4.26 ± 0.61). 79.6% of students agreed that the modules helped with understanding the multidisciplinary nature of dermatological cases (3.98 ± 0.81). Student comfort to manage skin conditions increased 7.7 times from 10.2% to 78.3% post-module. CONCLUSIONS: Clerkship students had limited knowledge of dermatologic conditions; the case-based modules were able to successfully address these deficits and assist students in understanding the multidisciplinary nature of dermatology.

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)0,001
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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