Notice bibliographique
Résumé
Dans le contexte de l’enseignement universitaire en sciences de la santé, des changements importants se sont produits au cours des dernières décennies dans les programmes de formation professionnelle. Un de ces changements importants est le fait que ces programmes de formation professionnelle adoptent maintenant, pour la plupart, une approche par compétence. Parallèlement à ce changement de paradigme dans la formation, les professions de la santé considèrent de plus en plus le raisonnement clinique comme étant central à la compétence du clinicien et lui réservent une place plus importante dans la formation. Ces deux changements dans la formation en science de la santé ont entrainé des questionnements quant aux méthodes d’évaluations du raisonnement clinique dans un contexte d’approche par compétence. Une des réponses à ces questionnements a été l’émergence de tests permettant de poser un jugement sur le raisonnement clinique dans le domaine de la médecine. En effet, au cours des 20 dernières années, des outils tels que le test de concordance de script (TCS) et les problèmes de raisonnement clinique (PRC) ont été développés et ont fait l’objet de plusieurs études dans les différentes spécialités de la médecine principalement. Bien que la physiothérapie partage plusieurs caractéristiques avec le domaine de la médecine, elle possède aussi plusieurs différences. En ce sens, il était pertinent de se questionner sur l’applicabilité de ces outils dans le contexte spécifique de la physiothérapie. Afin de collecter des données, des versions de ces tests ont été développées selon une table de spécification d’un cours du programme de physiothérapie de l’Université de Sherbrooke et ont été administrées à 93 étudiants volontaires des cohortes de deuxième, troisième et quatrième année du programme. Selon la procédure d’attribution des scores de ces tests, un panel d’experts (n=19) dans le domaine a aussi répondu aux items. Les résultats obtenus nous indiquent que les scores du TCS permettent de discerner des différences significatives entre les étudiants novices (2e année) et les étudiants finissants de 4e année du programme de physiothérapie, et ce, avec une taille d’effet importante (Cohen d =0,85). Par contre, il n’existe pas de différence significative entre le score moyen de la cohorte de 3e année et celui des deux autres cohortes à ce test. Des différences significatives ont été notées entre les scores du panel d’experts et celui des trois cohortes d’étudiants. Du côté des résultats aux PRC, les scores à ce test ne nous permettent pas de distinguer le niveau de développement de raisonnement clinique des étudiants en physiothérapie entre les différentes années de formation. Par contre, tout comme avec le TCS, des différences significatives ont été notées entre les scores du panel d’experts et celui des trois cohortes d’étudiants. De plus, nous avons analysé et catégorisé les 183 formulaires de stage des étudiants ayant participé à l’étude. Ces formulaires ont été catégorisés selon les observations au niveau du raisonnement clinique effectuées par les superviseurs de stage. Les résultats de cette partie de l’étude nous suggèrent que les scores des PRC sont discriminants en fonction des résultats de stage pour les différentes catégories de résultats. Du côté des scores au TCS, les étudiants ayant eu des difficultés de raisonnement clinique en stage se démarquent aussi par des scores plus faibles au TCS. Conséquemment, il est possible que ces outils puissent également permettre de dépister des étudiants ayant des difficultés de raisonnement clinique et pouvant bénéficier d’une remédiation à ce niveau. Par contre, en tenant compte de ces résultats encourageants, mais aussi du peu d’étudiants ayant eu des difficultés de raisonnement clinique en stage dans cette recherche, il sera nécessaire de confirmer ce rôle de dépistage possible avec une étude de plus grande envergure.
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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 | 0,096 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».