A ‘career exploration’ didactic and simulation-based session increases student knowledge in and exposure to urology
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Though urology attracts well-qualified applicants, students are not typically provided exposure to this smaller specialty until later in their medical education. While simulation-based training continues to supplement medical education, there is a lack of programming to teach specialty-specific procedural skills to medical students and those outside the specialty. We report a half-day simulation and didactic-based approach to increase exposure to urology to interested second-year medical students. METHODS: A half-day didactic- and simulation-based session was offered to second-year medical students (N=57). After a didactic-based overview of the specialty performed by urology providers and a surgical educator, the students participated in small-group simulations, including hands-on simulations. The students completed a post-curriculum survey measuring knowledge gains and soliciting feedback on the session. RESULTS: Students were 57.1% Caucasian, 66.7% female, with a mean age of 24.2 years; 80% stated they were potentially interested in pursuing a surgical specialty such as urology prior to the start of the session. Students reported pre- to post-curriculum gains in knowledge (mean=37%) about a career in urology and basic urologic procedures (p<0.001). Participants were also likely to recommend the curriculum to their peers (p<0.001). CONCLUSIONS: Given that exposure to urology in medical school is usually limited and offered later in training, a half-day didactic- and simulation-based experience for second-year students provides an early introduction and experience within the specialty and its common bedside procedures.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».