A cross-sectional evaluation of the Medical Student Symposium at the Canadian Ophthalmological Society Annual Meeting: a quality improvement survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canadian medical school curricula have traditionally been limited in their exposure to ophthalmology. A Medical Student Symposium (MSS) was developed to introduce students to the specialty, teach clinical skills, and help students to seek future opportunities within ophthalmology. Our aim is to provide a model for other specialties to meet the evolving and diverse educational needs of medical trainees. Methods: Medical students were invited to participate in a 3-hour free in-person symposium held at the Canadian Ophthalmological Society (COS) Annual Meeting in June 2023. The symposium was divided into three sections: a 30-minute keynote speaking session, hands-on workshops, and resident mentoring sessions. A cross-sectional quality improvement survey was administered to medical students who attended. Descriptive statistics were used to analyze the survey responses. Results: In total, 70 participants attended the symposium. Of these, 61 participants (87.1%) responded to the survey. The majority of attendees (67.8%) of participants expressed that attending the COS MSS would enhance their applications to ophthalmology residency. With regards to knowledge acquisition, 85.3% and 75.4% of students noted that the MSS improved their didactic and procedural knowledge of ophthalmology, respectively. An overwhelming majority of attendees (95.1%) stated they would recommend the COS MSS to medical students interested in ophthalmology, and 91.6% noted they would attend again. Conclusions: Our study demonstrated that a MSS is a valuable platform to enhance medical students’ exposure and knowledge of the field of ophthalmology. The MSS model can be applied as a novel medical education opportunity to increase exposure to medical specialties and inclusion of junior trainees at national conferences.
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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 | 0,079 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».