Enhancing Pre-clerkship Students' Readiness for Surgery: A Kern's Framework-Guided Workshop
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The transition from preclinical years to surgical clerkship is challenging, as traditional curricula emphasize didactic learning over technical and interpersonal skills. We developed a novel, structured workshop based on Kern's Six-Step Guide to Curriculum Design to enhance medical learners' clerkship readiness. MATERIALS AND METHODS: Conducted in 2023 and 2024 at a single Canadian institution, the workshop featured five stations: Introduction to the OR, The Surgical Ward, The Surgical Consult, Technical Skills, and Thriving in Surgical Clerkship. A multidisciplinary team of surgeons, trainees, nurses, and a clinical clerk facilitated clinical vignettes, small-group discussions, and operative simulations. Learners' confidence and knowledge were assessed through pre- and postworkshop questionnaires, and suturing skills were evaluated using a validated tool. Comparative analyses were performed using Paired T-tests and Wilcoxon signed-rank tests. RESULTS: Fifty-nine (95.2%) medical students were included in the analysis after removing incomplete responses. Forty-one students (69.0%) had little (less than five times) or no exposure to an OR in the last year. Learners' overall median confidence improved significantly post-workshop [2.0 (IQR: 2.1-3.2) versus 6.4 (IQR: 6.3-6.8) P = 0.005], as did their suturing skills (11 ± 4.8 versus 23 ± 2.4, P < 0.0001). Fifty-one learners (86.4%) agreed that the workshop decreased their anxiety around clerkship. All agreed that the workshop should be offered again. CONCLUSIONS: Our workshop effectively addressed gaps in surgical education by applying Kern's framework, near-peer teaching, and simulation-based learning. The curriculum combined theoretical knowledge and clinical skills, thereby significantly improving clerkship preparedness and serves as a scalable model for surgical education.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».