Current state of undergraduate medical school training in transfusion medicine and its impact on postgraduate trainee knowledge
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have described poor transfusion medicine (TM) knowledge in postgraduate trainees. The impact of undergraduate medical TM education on postgraduate knowledge is unclear. METHODS: Canadian medical schools were surveyed on the number of hours dedicated to TM teaching and topics covered by curricula during 2016-2020. Postgraduate trainees attending Transfusion Camp in 2021 completed a pretest of 20 multiple-choice questions. The survey results and pretest scores were compared to evaluate the association between undergraduate medical TM education and pretest scores. RESULTS: The survey was completed by 16 of 17 Canadian medical schools. The number of hours (h) of TM teaching were <2 h (25%), 3-4 h (25%), and >4 h (50%). Twelve of 19 Transfusion Camp topics were covered in ≥50% of schools. Eleven medical schools provided ethics approvals/waivers to include trainee pretest scores in the analysis (N = 200). The median pretest scores by medical school ranged from 48% to 70%. No association was found between number of TM teaching hours and average pretest scores (p = .60). There was an association between higher postgraduate year level and individual pretest score (p < .0001). The analysis by topic demonstrated questions where trainees from different schools performed uniformly well or poorly; other topics showed considerable variation. CONCLUSION: Variation in quantity and content of undergraduate TM teaching exists across Canadian medical schools. In this limited assessment, the number of TM teaching hours was not associated with performance on the pretest. This study raises the opportunity to re-evaluate the delivery (content, timing, consistency) of TM education in undergraduate medical schools.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».