Longitudinal Study of Family Medicine Residents’ Clinical Teaching After Participation in the Residents-as-Teachers Program
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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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».