(L)earning: Exploring the value of paid roles for medical students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Medical Student Technician (MST) role is a paid position established in Northern Ireland in 2020. The Experience-Based Learning (ExBL) model is a contemporary medical education pedagogy advocating supported participation to develop capabilities important for doctors-to-be. In this study, we used the ExBL model to explore the experiences of MSTs and how the role contributed to students' professional development and preparedness for practice. METHODS: A convenience sampling strategy was used to recruit a total of 17 MSTs in three focus groups. Semi-structured interviews were transcribed verbatim and analysed using the ExBL model as a framework. Transcripts were independently analysed and coded by two investigators and discrepancies resolved with the remaining investigators. RESULTS: The MST experiences reflected the various components of the ExBL model. Students valued earning a salary; however, what students earned transcended the financial reward alone. This professional role enabled students to meaningfully contribute to patient care and have authentic interactions with patients and staff. This fostered a sense of feeling valued and increased self-efficacy amongst MSTs, helping them acquire various practical, intellectual and affective capabilities and subsequently demonstrate an increased confidence in their identities as future doctors. CONCLUSION: Paid clinical roles for medical students could present useful adjuncts to traditional clinical placements, benefiting both students and potentially healthcare systems. The practice-based learning experiences described appear to be underpinned by a novel social context where students can add value, be and feel valued and gain valuable capabilities that better prepare them for starting work as a doctor.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| 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 | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».