The hidden curriculum across medical disciplines: an examination of scope, impact, and context
Notice bibliographique
Résumé
Background: While research suggests that manifestations of the hidden curriculum (HC) phenomenon have the potential to reinforce or undermine the values of an institution, very few studies have comprehensively measured its scope, impact, and the varied clinical teaching and learning contexts within which they occur. We explored the HC and examined the validity of newly developed constructs and determined the influence of context on the HC. Methods: We surveyed medical students (n =182), residents (n =148), and faculty (n = 140) from all disciplines at our institution between 2019 and 2020. Based on prior research and expertise, we measured participants’ experience with the HC including perceptions of respect and disrespect for different medical disciplines, settings in which the HC is experienced, impact of the HC, personal actions, efficacy, and their institutional perceptions. We examined the factor structure, reliability, and validity of the HC constructs using exploratory factor analysis Cronbach’s alpha, regression analysis and Pearson’s correlations. Results: Expert judges (physician faculty and medical learners) confirmed the content validity of the items used and the analysis revealed new HC constructs reflecting negative expressions, positive impacts and expressions, negative impacts, personal actions, and positive institutional perceptions of the HC. Evidence for criterion validity was found for the negative impacts and the personal actions constructs and were significantly associated with the stage of respondents’ career and gender. Support for convergent validity was obtained for HC constructs that were significantly correlated with certain contexts within which the HC occurs. Conclusion: More unique dimensions and contexts of the HC exist than have been previously documented. The findings demonstrate that specific clinical contexts can be targeted to improve negative expressions and impacts of the HC.
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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 | 0,005 | 0,048 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».