Palliative care and the arts: vehicles to introduce medical students to patient-centred decision-making and the art of caring
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical Schools are challenged to improve palliative care education and to find ways to introduce and nurture attitudes and behaviours such as empathy, patient-centred care and wholistic care. This paper describes the curriculum and evaluation results of a unique course centred on palliative care decision-making but aimed at introducing these other important competencies as well. METHODS: The 20 h-long optional course, presented in an art museum, combined different learning methods, including reflections on art, case studies, didactic sessions, personal experiences of faculty, reflective trigger videos and group discussions. A mixed methods approach was used to evaluate the course, including a) a post-course reflective exercise; b) a standardized evaluation form used by the University for all courses; and c) a focus group. RESULTS: Twenty students (2nd to 6th years) participated. The course was rated highly by the students. Their understanding of palliative care changed and misconceptions were dispelled. They came to appreciate the multifaceted nature of decision-making in the palliative care setting and the need to individualize care plans. Moreover, the course resulted in a re-conceptualization of relationships with patients and families, as well as their role as future physicians. CONCLUSIONS: Palliative care decision-making therefore, augmented by the visual arts, can serve as a vehicle to address several competencies, including the introduction of competencies related to being patient-centred and empathic.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».