MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1512676879 · doi:10.1111/j.1365-2923.2009.03530.x

Active patient involvement in the education of health professionals

2009· review· en· W1512676879 sur OpenAlexaff
Angela Towle, Lesley Bainbridge, William Godolphin, Arlene M. Katz, Cathy Kline, Beth A. Lown, Ioana Madularu, Patricia Solomon, Jill Thistlethwaite

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2009
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Diversity (politics)Medical educationHealth professionalsPsychologyHealth careStrengths and weaknessesMedicineNursingSociologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Patients as educators (teaching intimate physical examination) first appeared in the 1960s. Since then, rationales for the active involvement of patients as educators have been well articulated. There is great potential to promote the learning of patient-centred practice, interprofessional collaboration, community involvement, shared decision making and how to support self-care. METHODS: We reviewed and summarised the literature on active patient involvement in health professional education. RESULTS: A synthesis of the literature reveals increasing diversity in the ways in which patients are involved in education, but also the movement's weaknesses. Most initiatives are 'one-off' events and are reported as basic descriptions. There is little rigorous research or theory of practice or investigation of behavioural outcomes. The literature is scattered and uses terms (such as 'patient'!) that are contentious and confusing. CONCLUSIONS: We propose future directions for research and development, including a taxonomy to facilitate dialogue, an outline of a research strategy and reference to a comprehensive bibliography covering all health and human services.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,257
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations484
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical EducationMême sujetMental Health and Patient InvolvementTravaux en français237 207