Medical student competence in ophthalmology assessed using the Objective Standardized Clinical Examination
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess pre-clerkship and clerkship medical student performance in an ophthalmology Objective Standardized Clinical Examination (OSCE) station. Methods: One hundred pre-clerkship medical students and 98 clerkship medical students were included in this study. The OSCE station consisted of a common ocular complaint - blurry vision with decreased visual acuity - and students were asked to take an appropriate history, provide two or three differential diagnoses to explain the symptoms, and perform a basic ophthalmic examination. Results: Generally, clerks performed better than pre-clerks in the history taking (P < 0.01) and ophthalmic examination (P < 0.05) sections, with few specific exceptions. In the history-taking section, more pre-clerkship students asked about patient age and past medical history (P < 0.00001) and for the ophthalmic examination, more pre-clerkship students performed the anterior segment examination (P < 0.01). Interestingly, more pre-clerkship students were also able to provide two or three differential diagnoses (P < 0.05), specifically diabetic retinopathy (P < 0.00001) and hypertensive retinopathy (P < 0.00001). Conclusion: The performance of both groups was generally satisfactory; however, many students in both groups had scores that were unsatisfactory. Notably, pre-clerks also outperformed clerks in certain areas, which emphasizes the importance of revisiting ophthalmology content through clerkship. Awareness of such knowledge can allow medical educators to incorporate focused programs into the curriculum.
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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 | 0,014 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».