Longitudinal Study of Family Medicine Residents’ Clinical Teaching After Participation in the Residents-as-Teachers Program
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Residents-as-teachers (RAT) programs provide opportunities for residents to gain teaching skills. Published studies have assessed RAT programs largely at a single point in time rather than longitudinally. To address this gap, we examined (a) longitudinal trends in RAT participants' interest, comfort, confidence, skill, and familiarity with aspects of clinical teaching; and (b) subsequent involvement in clinical teaching. METHODS: We conducted a longitudinal survey of one cohort of family medicine residents (N=56) who participated in the RAT program during residency. We collected data before and after the RAT program and at one and three years into practice (2016-2020). We measured outcomes including interest, comfort, confidence, skill, familiarity with aspects of clinical teaching and involvement in clinical teaching. We performed longitudinal analysis using repeated measures analysis of variance. RESULTS: Response rates at four data collections were 63% (n=35), 66% (n=37), 55% (n=31), and 34% (n=19), respectively. We observed consistent trends in interest, comfort, confidence, skill, and familiarity with aspects of clinical teaching; mean scores increased from before to after the RAT program and subsequently decreased in the early years in practice. At 1 and 3 years in practice, 71% and 74% of respondents, respectively, reported being involved in teaching, primarily teaching medical students. CONCLUSIONS: The RAT program appears to be a positive contributing influence on family medicine graduates' perceived preparedness to teach and their involvement in teaching after graduation from residency. A relatively high proportion of residents are involved in teaching in the early years in practice.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle