Whole person medical education - moving beyond learning objectives and curriculum dot points
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, great progress has been made in teaching medical students, residents and physicians to be more patient focused in their clinical interactions. Patient-centred medical care initially, and now whole person care, have helped to improve patient experiences of the health system, and led to better patient outcomes.Unfortunately, during this time, teaching methods have not moved forward at the same pace. Medical education is often teacher focussed and syllabus driven. Emphasis is put on how to pass assessment tasks and exams. The learner as a person can be as invisible as the patient once was before the changes towards more person-centred medical care.It is time for a paradigm shift in medical education - for whole person care principles to be applied in education as they have been in clinical care.This experiential, interactive workshop will challenge participants to think about how they deliver educational material for students, residents and continued professional development. Whole person care principles will be applied to both the planning of an educational event, and to strategies and techniques for delivery of education. Participants will have an opportunity to practice and refine these techniques.Participants can expect to leave the workshop equipped, inspired and ready for the challenge of leading an education paradigm change within their home institution. Or maybe they might just have a bit of fun with like-minded colleagues, thinking about new ways of teaching.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».