Adapting an Effective Counseling Model from Patient-centered Care to Improve Motivation in Clinical Training Programs
Notice bibliographique
Résumé
The value of establishing a patient-centered relationship within the context of the clinical encounter is well documented. The learner-centered method of medical education parallels the patient-centered clinical method; therefore, it should be explored as a method for teaching in the context of the learning encounter. In Japan and other Asian countries, rotations through services not related to the learner's chosen medical specialty are mandatory parts of the medical internship. Participation and effort in these rotations are often met with resistance from learners and are a common problem for medical educators. We adapted the counseling method for patients based on patient-centered methods such as motivational interviewing and solution-focused therapy to address this common problem. We show one case of a medical resident who lost his motivation to learn during his training. A resident has many kinds of mental and physical stress. One such problem arises from the gap between what they want to do and what they have to do. Strategies from motivational interviewing and solution-focused therapy were adapted to successfully resolve a common teaching problem in Japan. A physician teacher (preceptor) helped this resident solve the issue for himself instead of arguing in favor of change. The positive aspects of the counseling method were based on patient-centered medicine and proved useful and effective in counseling for medical residents. We may take the lessons learned from using patient-centered counseling methods to further develop a clear and systematic process of counseling methods for residents to conduct learner-centered medical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».