The wounding path to becoming healers: medical students’ apprenticeship experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This article responds to repeated calls in the literature to teach medical students how to treat the whole patient, not just the disease. It focuses on the educational experiences of medical students in a Canadian university in an effort to clarify the determinants of "caring" in medical education. METHOD: Nineteen (19) second-year medical students volunteered to keep weekly journal entries during the first five months of their medical apprenticeship. In journal entry analyses, the authors identified themes through a consensus-building coding process detailed in the work of Maykut and Morehouse (1994) and Huckin (2004). For this article, the authors focus on those themes most closely related to the students' caring experiences during their apprenticeship. RESULTS: The data highlight components of the medical system which made it difficult for students to engage in caring practices during their apprenticeship: the competing discourses of empathy and efficiency, the objectification of patients, the power of the medical hierarchy, and the institutionalized practice of wounding. CONCLUSION: The authors argue that returning medical care and students' experience to a balance of attention to curing and caring is a complex undertaking requiring a re-conceptualization of the process and goals of medical care.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».