Personal narrative writing workshops for medical students and patients with HIV: narrative medicine in the post-HAART era
Notice bibliographique
Résumé
Since the advent of highly active antiretroviral therapy(HAART) in the mid-1990's, HIV in the United States has become a chronic and largely controllable disease. Adherence to therapy is one of the most crucial aspects of HIV treatment and control due to the high risk of viral resistance. The main barriers to successful treatment are now psychosocial and structural, including social stigma and the high burden of disease in vulnerable communities. To improve clinical outcomes, physicians today must learn to engage with their patients on the level of their lived experiences, which include their social backgrounds and personal values and priorities. In 2016, supported by a Narrative Medicine Fellowship from Columbia University, we piloted a novel narrative medicine-based medical education intervention in which patients with HIV and medical students from the Keck School of Medicine of the University of Southern California wrote and shared personal narratives with each other. Nine medical students and five patients participated in one of two five-week long workshop series. Patients were recruited from the Maternal, Child, and Adolescent/Adult Clinic at Los Angeles County General.Mixed methods were used to evaluate the feasibility and effectiveness of the intervention. This included the development of a grounded theory of participants’ experiences of the workshop series. Participants articulated how the workshop series expanded their sense of agency, humanity, and empathy toward others, enabling them to explore new ideals for therapeutic physician-patient relationships. The results of the study, as well as the workshop series method and syllabus, will be presented.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».