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Enregistrement W2396784326 · doi:10.1177/082585970301900404

Breaking Bad News: Impact of a Continuing Medical Education Workshop

2003· article· en· W2396784326 sur OpenAlexaff
Roger Ladouceur, F Goulet, Robert Gagnon, Richard Boulé, Gilles Girard, André Jacques, Jacques Frenette, Robert Carrier, Viateur Lalonde, Claude Bélisle

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensCollege of Family Physicians of CanadaMerck Canada Inc. (Canada)Université de MontréalUniversité LavalAssociation des Médecins d'Urgence du QuébecGouvernement du QuébecUniversité du Québec à MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationContinuing medical educationContinuing educationPsychologyPerceptionMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the impact of an interactive continuing medical education workshop designed to help physicians in breaking bad news to their patients. METHODOLOGY: Analysis of post-workshop questionnaires from 539 physicians assessing the retention of the key concepts and the perception of the potential impact of the workshop on their practice immediately after the workshop and six months later. RESULTS: The most significant concepts retained by the respondents are: the need to take into consideration the whole patient (42.7% post-workshop and 45.6% of follow-up responses), the need to be prepared for the consultation (11.6% and 15%), the importance of better guiding the interview (18.8% and 13.6%), and the value of taking more time during the consultation (5.8% and 8.3%). Analysis of paired responses on the post-workshop and the follow-up questionnaires shows that 35% of the concepts retained are identical. CONCLUSION: The majority of physicians retained the key concepts, both immediately following the workshop and in the longer term.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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