Seeing with greater clarity: Stakeholder ratings of blind spots in U.S. medical education
Notice bibliographique
Résumé
Background Although medical education is affected by numerous blind spots, there is limited evidence to determine which blind spots to prioritize.Methods In summer 2022, we surveyed stakeholders from U.S. medical education who had identified 9 domains and 72 subdomains of blind spots. Respondents used 4-point Likert-type scales to rate the extent and magnitude of problems caused for each domain and subdomain. Respondents also provided comments for which we did content analysis.Results A total of 23/27 (85%) stakeholders responded. The majority of respondents rated each blind spot domain as moderate-major in both extent and problems they cause. Patient perspectives and voices that are not heard, valued, or understood was the domain with the most stakeholders rating extent (n = 20, 87%) and problems caused (n = 23, 100%) as moderate or major. Admitting and selecting learners likely to practice in settings of highest need was the subdomain with the most stakeholders rating extent (n = 21, 91%) and problems caused (n = 22, 96%) as moderate or major. Respondents’ comments suggested blind spots may depend on context and persist because of hierarchies and tradition.Discussion We found blind spots differed in relative importance. These data may inform further research and direct interventions to improve medical education.
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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 | 0,023 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».