MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2419142558 · doi:10.1097/acm.0000000000001246

Promoting the Development of Adaptive Expertise: Exploring a Simulation Model for Sharing a Diagnosis of Autism With Parents

2016· article· en· W2419142558 sur OpenAlexaffabout
Anne Kawamura, Maria Mylopoulos, Angela Orsino, Elizabeth Yakes Jimenez, Nancy McNaughton

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismThematic analysisGrounded theorySet (abstract data type)Medical educationPsychologyBest practiceQualitative researchTheme (computing)Applied psychologyComputer scienceMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,252
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,128 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademic MedicineMême sujetAutism Spectrum Disorder ResearchTravaux en français237 207