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Enregistrement W1976952679 · doi:10.2196/jmir.2616

Virtual Patients in Primary Care: Developing a Reusable Model That Fosters Reflective Practice and Clinical Reasoning

2014· article· en· W1976952679 sur OpenAlexaboutno aff
Helena Salminen, Nabil Zary, Karin Björklund, Eva Toth-Pal, Charlotte Leanderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStockholms Läns Landsting
Mots-clésVirtual patientCurriculumMedical educationVirtual learning environmentFocus groupPsychologyMedicineNursingKnowledge managementComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary care is an integral part of the medical curriculum at Karolinska Institutet, Sweden. It is present at every stage of the students' education. Virtual patients (VPs) may support learning processes and be a valuable complement in teaching communication skills, patient-centeredness, clinical reasoning, and reflective thinking. Current literature on virtual patients lacks reports on how to design and use virtual patients with a primary care perspective. OBJECTIVE: The objective of this study was to create a model for a virtual patient in primary care that facilitates medical students' reflective practice and clinical reasoning. The main research question was how to design a virtual patient model with embedded process skills suitable for primary care education. METHODS: The VP model was developed using the Open Tufts University Sciences Knowledgebase (OpenTUSK) virtual patient system as a prototyping tool. Both the VP model and the case created using the developed model were validated by a group of 10 experienced primary care physicians and then further improved by a work group of faculty involved in the medical program. The students' opinions on the VP were investigated through focus group interviews with 14 students and the results analyzed using content analysis. RESULTS: The VP primary care model was based on a patient-centered model of consultation modified according to the Calgary-Cambridge Guides, and the learning outcomes of the study program in medicine were taken into account. The VP primary care model is based on Kolb's learning theories and consists of several learning cycles. Each learning cycle includes a didactic inventory and then provides the student with a concrete experience (video, pictures, and other material) and preformulated feedback. The students' learning process was visualized by requiring the students to expose their clinical reasoning and reflections in-action in every learning cycle. Content analysis of the focus group interviews showed good acceptance of the model by students. The VP was regarded as an intermediate learning activity and a complement to both the theoretical and the clinical part of the education, filling out gaps in clinical knowledge. The content of the VP case was regarded as authentic and the students appreciated the immediate feedback. The students found the structure of the model interactive and easy to follow. The students also reported that the VP case supported their self-directed learning and reflective ability. CONCLUSIONS: We have built a new VP model for primary care with embedded communication training and iterated learning cycles that in pilot testing showed good acceptance by students, supporting their self-directed learning and reflective thinking.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations57
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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