Medical students as whole persons – tending to the elephants in clinical practice training
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundFor years, we have known that many medical students lose empathy and experience burn out during the last part of their undergraduate education, despite starting with high motivation and above average mental health. The most powerful learning environment is the clinic, where students in the final stages of their program interact with real patients and practice doctor’s skills in authentic environments. We wondered how students at this stage are cared for as learners and novice professionals. We tried to identify explicit and hidden professional norms and competence goals that students are measured by, and sanctioned for not conforming with, in daily practice. We asked: Is there a mismatch between what medical students need to manage in their professional lives and the affordances inherent to the workplace environment where learning takes place? Can we intervene to mitigate any gaps? MethodInspired by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR), we engaged leaders, physicians, residents, and medical students at a small Norwegian hospital in a three-year project aiming to improve students’ motivation, participation, and clinical learning, by strengthening pedagogical and affective support during an 8-week practice period. ResultsMedical students and residents identified needs for preparation and orientation, continuity, and secure relationships where learners are acknowledged as unique individuals. A simple model of learning needs was developed, where educational goals can be arranged on three levels: 1) social survival, 2) medical knowledge and skills, and 3) clinical wisdom.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».