Student and educator perceptions of an evidence-based medicine research curriculum: recommendations for research curriculum development
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence-based medicine (EBM) allows physicians to integrate evidence, clinical experience, and patient values into clinical decision making and thus has been readily incorporated into medical education; however, there is limited research capturing the perceptions of both student and educator in their experiences in engaging with an EBM-based research curriculum. Assessing the perceptions of both these key stakeholders represents an important area of research as it can help to inform EBM curriculum integration and evaluation efforts. Methods: This qualitative study utilizes a constructivist framework to assess the thoughts, beliefs, and feelings of students and tutors interacting with a 2-year EBM-based research curriculum. Students completed semi-structured interviews and tutors completed online surveys to explore their perceptions and experiences. Interview transcripts and survey responses were analysed using conventional descriptive content analysis to create a set of recommendations for EBM curriculum development. Results: 13 students and 20 tutors participated, and four major themes were identified. Students noted EBM education was most effective when opportunities existed to apply research skills, complete practical research experience, engage actively in learning, and integrate clinical and research concepts. Tutors found the curriculum to be effective but noted it was challenging to accommodate for the diversity of student knowledge and interest in research. Conclusion: This study provides a general set of recommendations for the design, implementation, and refinement of EBM-based research curricula to facilitate student learning through focusing on 1) research consumption, 2) emphasizing application, 3) emphasizing interactivity, 4) curriculum integration, and 5) catering towards student heterogeneity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».