The Application of Student Standardized Patients in Cultivating the Humanities Quality of Medical Students-Taking the Teaching of Foundation of Clinical Skills as an Example
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore the application effect of Student Standardized Patients (SSP) in Teaching of Foundation of Clinical Skills. Methods: Our school's 2017 clinical major (six-year program) students were selected as the control group, and the 2018 clinical medicine major (six-year program) students were selected as the experimental group. The control group used traditional teaching methods, with students practicing consultation in the ward. The observation group used student standardized patient (SSP) combined with humanistic care teaching methods, with SSP and students conducting consultation training. The exam scores and final theoretical exam scores, as well as medical history collection data from both groups, were compared in the context of the teaching of the Foundations of Clinical Skills. At the same time, to understand the satisfaction of 2018 grade students with SSP teaching, as well as their evaluation of the teaching model, medical history collection, and mastery of humanistic literacy through questionnaires. Results: The medical history collection and final theoretical exam scores of the experimental group were higher than those of the control group, and the difference was statistically significant (P<0.05); The survey results show that students generally have high satisfaction with SSP consultation teaching. Most students believe that using SSP practice is helpful in improving consultation skills, and that using SSP consultation teaching is beneficial for cultivating their humanistic qualities. Conclusion: This study found that scientific training of SSP, combined with scenario simulation and its application in Teaching of Foundation of Clinical Skills, can effectively improve students' practical skills and theoretical grades in medical history collection. Additionally, it plays a role in fostering students' medical humanities qualities.
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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 | 0,026 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».