Are we optimizing medical students’ preparation for clerkship? A content analysis of narrative comments on clinical skills during preclinical training
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The progression from preclinical medical training to clerkship is a pivotal yet steep transition for medical students. Effective feedback on clinical skills during preclinical training can better equip students for clerkship and allows time for them to address difficulties promptly. The goal of this study was to explore whether and how narrative comments at this stage were being leveraged to achieve this transition. Methods: We conducted a content analysis to categorize narrative comments on the clinical skills of two cohorts of third-year preclinical students at one academic institution. Results: Teachers made narrative comments for 272 students. Each comment was divided into analysis units (n = 1,314 units). Comments were either general (n = 187) or focused on attitude (n = 628), knowledge and cognitive processes (n = 357), or clinical reasoning (n = 142). They were abundantly positive (n = 1,190) and marginally negative (n = 39). Few (6%) contained suggestions for improvement. Discussion: In this study, narrative comments on clinical skills before clerkship seemed minimally helpful, as they were overwhelmingly positive and seldom offered suggestions. This could suggest missed opportunities for early interventions. Pre-clerkship narrative comments could potentially be optimized by increasing emphasis on clinical reasoning, addressing challenges early and providing actionable steps for improvement.
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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 | 0,010 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».