Addressing musculoskeletal curricular inadequacies within undergraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal (MSK) injuries and diseases place a significant burden on the health care system. Despite this, research indicates that physician training in the area of MSK medicine has historically been inadequate, with a majority of medical students feeling that their training in MSK medicine is lacking. The goal of this investigation was to evaluate the efficacy of a new preclinical MSK curriculum that was implemented within a nationally accredited allopathic medical program. METHODS: Retrospective analysis was completed on five consecutive years (2017-2021) of preclinical MSK curricular data for 549 medical students, including mid and end-of-course examinations and end-of-course student satisfaction surveys. Both parametric and non-parametric methods of analysis were used to examine within and between class differences (P < 0.05). RESULTS: The new MSK curriculum covered 15 of 16 "core or must know" topics in MSK medicine, and academic performance was consistently high over the 5-year period of analysis (final course marks ranged from 76.6 ± 7.1 to 81.4 ± 8.1; failures/year: range from 0 to 4), being equal or above levels of student performance observed for other courses delivered during preclinical studies. Likert data from end-of-course surveys demonstrated that feedback was overwhelmingly positive (overall course satisfaction ranged from a low of 3.07/4.00 to a high of 3.56/4.00) and indicated that students felt that the new preclinical MSK curriculum did effectively support medical student learning and knowledge retention. CONCLUSION: Results are expected to help advance the current body of knowledge that is dedicated to improving physician learning and knowledge retention in the area of MSK medicine and provides a curricular model that could be used by other nationally accredited medical programs to help enhance MSK learning at the preclinical levels of physician training.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».