Patients’ Perception on Clinical Training and Informed Consent Towards Medical Students in Jazan Hospitals: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bedside teaching offers many advantages for medical education. When real patients are involved in the clinical practice, teaching medicine often involves difficult ethical dilemmas so it must be precisely detected and properly dealt with. Objective: to evaluate patients' perspectives on clinical training and informed consent within teaching hospitals in Jazan. Method: This cross-sectional observational study targeted all adult who previously met a medical student. A self-administered questionnaire to assess the patient’s perspective on clinical training and informed consent towards medical students were answered by the participants. T-tests and chi-square tests, along with multiple logistic regression, were used for analysis. Results: 200 participants were selected for this study with a mean age of 32.52 years. 51.3% of the participants were female, and 55.3% of the participants were married. 59.6% of the patients reported that the doctor asked for their permission for the student to be present. Only 31.1 % stated that they felt uncomfortable and 70% of the participants reported that they received more explanation about their illness when medical students were present. Almost all patients felt pleased that they had contributed to the students’ medical education. Conclusion: The research has demonstrated that patients' acceptability of medical students appeared to be influenced by the nature of the interaction between the patient and the student, the education level, and the student-patient gender. In general, most patients were pleased that they were able to help in the students' medical education. In order to enhance the learning process for medical students, clinical tutors must benefit from patients who accept medical students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».