Preparing medical students to become skilled at clinical observation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Observation is a fundamental skill for physicians and it is has been the subject of a resurgent interest. Although strategies for teaching observation have been described previously, many of them linked conceptually to emerging insights in visual literacy and aesthetic development, principles of clinical observation have not been elucidated.Aims: The purpose of this study was to develop a set of principles that would be useful in guiding educators teach medical students how to observe.Methods: The authors conducted a comprehensive review of the literature on the history and theory of clinical observation. They then consulted a group of individuals from a highly diverse background who, based on the nature of their work, were considered to have expertise in observation.Results: Informed by the literature and the group of experts, the authors developed a set of four guiding principles relating to pedagogy and eight core principles of clinical observation. In the context of curriculum renewal at the Faculty of Medicine, McGill University, these principles were then used to create specific teaching modules.Conclusions: Principles that are pragmatic in nature, anchored in a theoretical framework of visual competence and applicable to medical education have been developed and successfully deployed. Let someone say of a doctor that he really knows his physiology or anatomy, that he is dynamic–these are real compliments; but if you say he is an observer, a man who really knows how to see, this is perhaps the greatest compliment one can make. J.M. Charcot (Citation)
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».