El aprendizaje de habilidades de comunicación básicas en fisioterapia: una propuesta formativa utilizando el video y el paciente simulado instructor
Notice bibliographique
Résumé
Despres de detectar en els alumnes de Fisioterapia, de la Facultat de Medicina i Ciencies de la Salut de la Universitat Rovira i Virgili, un deficit formatiu en habilitats de comunicacio (HC) per la realitzacio de l’entrevista clinica, es proposa una accio per solucionar el problema. El metode d’investigacio es mixt, es basa en el metode d’investigacio-accio (I-A) i el paradigma es qualitatiu. La mostra esta formada pels alumnes de l’ultim curs de Fisioterapia de cada curs academic. La investigacio transcorre des del curs 2007-08 fins el 2012-13. En el Cicle I es fa el diagnostic de la situacio, es distribueixen els alumnes aleatoriament i s’aplica la Proposta formativa (PF) I. El alumnes del Grup d’intervencio (GI) i control (GC) realitzen metodes d’aprenentatge combinat diferents. Els del GI varen fer: 2 seminaris, 6 E-activitats, 3 entrevistes a pacients simulats estandarditzats (PSE), visualitzacio dels enregistraments de les entrevistes i obtencio de retroaccio. Els del GC: 4 classes magistrals, 3 E-activitats, 1 entrevista a 1 PSE, l’observacio de l’enregistrament i la retroaccio. En el Cicle II, s’aplica la PF II i es defineix la PF final. En aquest cicle, el GI va incorporar les seguents modificacions: 3 seminaris (analisi de video clips i role-play), 3 E-activitats (treball de les HC no verbals), la retroaccio del tercer PSE i l’us de la Guia Calgary Cambridge per facilitar el proces de retroaccio despres de veure els enregistraments de les entrevistes. En el GC sols va disminuir el nombre de classes magistrals. Finalment els alumnes del GI van millorar en: la seguretat per fer les entrevistes, la percepcio de les HC assolides i en els puntuacions de l’Escala MAPE 2 i del Questionari CICAA. El metode millor valorat pels alumnes del GI va estar l’entrevista al PSE i el pitjor el role-play.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».