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Enregistrement W2339275260 · doi:10.36834/cmej.36717

The science of communication, the art of medicine

2016· article· en· W2339275260 sur OpenAlexaffvenue
Marcel D’Eon

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputational biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have all heard people talk (or write) about the art and science of medicine. Sometimes we mean that there’s a certain art or craft to clinical medicine, the application of science to real people in real situations. Sometimes we are referring to the unpredictable human side of medicine, the relationships and rapport building essential to clinical and professional practice. Whether we refer to clinical judgment or communication skills, what we imply is that in science we “know” but in art we are “winging it.” Definitions of science include words such as facts, principles, laws, truth, knowledge, and systematic, while definitions of art include creative skill, imagination, appreciation, and beauty. In Roze des Ordons et al. (this issue, 2016) we read that a misplaced and inappropriate word might leave a more lasting and painful scar than a surgeon’s sloppy scalpel, or as they put it, “… unhelpful communication can cause iatrogenic suffering, with a lasting impact upon patients and families and residual uncertainty and emotional distress amongst trainees, [thus] difficult discussions should be considered as seriously as an invasive procedure.” Our interactions with patients can have lasting and profound consequences so we should not be “winging it.” We need to move the art and craft of communications to a higher level where principles and laws of human behaviour and complex interactions are systematically learned and skillfully applied.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,070
Communication savante0,0170,017
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0100,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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