Promoting the Development of Adaptive Expertise: Exploring a Simulation Model for Sharing a Diagnosis of Autism With Parents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore how a simulation model promoted the development of integrated competencies associated with adaptive expertise in senior health professions trainees as they learned to share a diagnosis of autism with parents. METHOD: A qualitative instrumental case study method was used at the University of Toronto in 2014 to explore what eight developmental pediatrics residents and two clinical psychology interns learned from participating in a simulation model designed to enable trainees to practice sharing a diagnosis of autism with parents. This model incorporated variability (three cases), active experimentation in a safe environment, and feedback from multiple perspectives (peers, faculty, standardized patients, and a parent). Field notes were collected, and semistructured interviews were conducted to explore what participants learned. Constant comparative analysis was used to identify themes iteratively. Team analysis continued until a stable thematic structure was developed and applied to the entire data set. RESULTS: Four themes were identified. Three themes described how participating in the simulation model changed residents' and interns' approaches to sharing a diagnosis of autism with parents from using a structured, scripted framework to share the diagnosis; to being flexible within the structured framework; and, finally, to being attentive and responsive to parents by adapting and creating new approaches for sharing the diagnosis. The fourth theme described how the multiple perspectives in the simulation model prompted learners to develop adaptive approaches. CONCLUSIONS: This simulation model helped residents and interns move beyond use of a structured, scripted communication framework toward development of adaptive expertise.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».