Using visual art and collaborative reflection to explore medical attitudes toward vulnerable persons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vulnerable persons often face stigma-related barriers while seeking health care. Innovative education and professional development methods are needed to help change this. METHOD: We describe an interdisciplinary group workshop designed around a discomfiting oil portrait, intended to trigger provocative conversations among health care students and practitioners, and we present our mixed methods analysis of participant reflections. RESULTS: After the workshop, participants were significantly more likely to endorse the statements that the observation and interpretive skills involved in viewing visual art are relevant to patient care and that visual art should be used in medical education to improve students' observational skills, narrative skills, and empathy with their patients. Subsequent to the workshop, significantly more participants agreed that art interpretation should be required curriculum for health care students. Qualitative comments from two groups from two different education and professional contexts were examined for themes; conversations focused on issues of power, body image/self-esteem, and lessons for clinical practice. CONCLUSIONS: We argue that difficult conversations about affective responses to vulnerable persons are possible in a collaborative context using well-chosen works of visual art that can stand in for a patient.
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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 | 0,031 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».