Perceptions of the Learning Environment Among Medical Students With Disabilities and the Impact of Program Access
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Negative learning environment experiences may contribute to burnout for medical students with disabilities (MSWD). This study explores MSWD's perceptions of the learning environment and the effects of program access (having received or not needing accommodations). METHOD: The authors analyzed the Association of American Medical Colleges Year Two Questionnaire data from 2019 and 2020, comparing nondisabled students, MSWD with program access, and MSWD without program access (having not received or requested an accommodation, despite a need). Three learning environment measures were examined: how schools fostered students' personal and professional development; a shortened Medical School Learning Environment Scale (MSLES); and subscales on emotional climate, student-faculty interactions, and student-student interactions. Responses were compared across the 3 groups using chi-square and ANOVA tests with post-hoc pairwise comparisons. RESULTS: Of the 23,898 respondents, 10.2% (2,438) self-reported a disability. Among those, 83.6% (2,039) reported program access, and 13.9% (340) reported lack of program access. Students without disabilities (21,008) reported higher agreement that their school fostered their development as a person (72.2%, 15,172) and physician (90.9%, 19,089) compared with MSWD with access (65.6%, 1,312 and 89.0%, 1,778, P < .001). MSWD without access reported lower agreement than both groups (43.7%, 149 and 80.1%, 273, P < .001). There were no differences regarding the MSLES statement about high-performance standards ( F (2, 23742) = 2.35, P = .095). For the 8 remaining MSLES statements and for all 3 subscales, nondisabled students reported significantly higher agreement than MSWD with and without access, and MSWD with access had higher agreement than those without. CONCLUSIONS: This nationally representative study demonstrates that MSWD perceive the learning environment less favorably than their nondisabled peers. Program access partially mitigates these differences, underscoring the critical role of accommodations and the need to address structural barriers to access.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».