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Enregistrement W1772951434 · doi:10.1111/j.1365-2923.2011.04151.x

What is so difficult about managing clinical reasoning difficulties?

2012· article· en· W1772951434 sur OpenAlexaff
Marie‐Claude Audétat, Valérie Dory, Mathieu Nendaz, Dominique Vanpee, Dominique Pestiaux, Noëlle Junod Perron, Bernard Charlin

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)ApprenticeshipMedical educationPsychologyFocus groupCornerstoneProcess (computing)MedicineSocial psychologySociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Clinical reasoning is the cornerstone of medical competence. Difficulties in this area are often identified late in clinical training. Studies point to challenges faced by clinical educators in their dual roles as clinicians and educators. Little is known about the common, yet complex, issue of how they manage clinical reasoning difficulties. We therefore sought to: (i) describe the current state of affairs in various clinical teaching settings, and (ii) explore the factors that determine the behaviour of clinical educators in this respect. METHODS: Four focus groups were conducted with 26 clinical educators in general practice, internal medicine and emergency medicine in Belgium and Switzerland. Two researchers analysed the transcripts of the focus group discussions using Fishbein's integrative model of behaviour prediction in a theory-driven, immersion-crystallisation process. Experienced faculty members validated the findings. RESULTS: Across diverse settings, the process of identifying and remediating clinical reasoning difficulties was unstructured. Consistent with Fishbein's model, clinical educators' underlying beliefs determined their behaviour. They believed in the apprenticeship model of learning in the clinical environment, in which their educational role was limited to role-modelling and in which residents were responsible for assimilating skills. They were sceptical about the potential impact of remediation. A few more knowledgeable supervisors had a stronger sense of their educational role, but did not implement systematic procedures to manage clinical reasoning difficulties. Environmental constraints were symptomatic of a collective paradigm of residency as an apprenticeship, in which the focus is on clinical duties, rather than as an educational programme. CONCLUSIONS: In order to improve the current state of affairs in the management of clinical reasoning difficulties, a collective paradigm shift is required to alter the perception of residency as an apprenticeship to one of residency as a structured educational programme. Faculty development programmes should be designed in an integrated way so that they not only develop clinical educators' skills, but also modify their beliefs.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations58
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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