EPA-0722 – The effectiveness of a new approach using movies in the training of medical students.
Notice bibliographique
Résumé
According to Torre's approach, dynamic images from movies may help to reflect on empathy-related issues, to develop a compassionate approach to patients and their sufferance, and to enhance awareness about stigmatizing attitudes. Since its development this method has been used by the Psychiatric Institute of the Università del Piemonte Orientale Amedeo Avogadro, Novara, for the education and training of medical students and, broadly speaking, of people involved in helping professions. To describe the preliminary results about the impact of this intervention in a sample of medical students. cinemeducation seminars lasted 6 months, and included 12 meetings. Movies were discussed from a psychological perspective in a group setting and experiences were integrated with the help of the group-leader. Data were collected anonymously via self-report questionnaires from 40 randomly selected participants. Assessment scales (Attitudes Towards Psychiatry, ATP-30; Social Distance Scale, SDS; Interpersonal Reactivity Index, IRI; Rosenberg Self-Esteem Scale, RSES; Toronto Alexithymia Scale, TAS) were administered both before and after the workshops. a significant increase was found in the ATP-30 score (p = .034), and a reduction of the SDS (p = .022) and IRI-PD (p = .010) scores. although these results are preliminary, an improvement in students’ attitudes towards psychiatry was found, together with an increased ability of students to tolerate their own anxiety when experiencing others’ distress. This approach to movies allows developing both cognitive and emotional knowledge, which should be considered particularly important in medical 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».