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Enregistrement W2943319613 · doi:10.1097/acm.0000000000002773

The Hidden Curriculum of Compassionate Care: Can Assessment Drive Compassion?

2019· article· en· W2943319613 sur OpenAlexaff
Sarah Wright, Victoria Boyd, Shiphra Ginsburg

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoThe Wilson Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionCurriculumMedical educationPsychologySyllabusEmpathyFocus groupMedical psychologyMEDLINENursingMedicinePedagogySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Medical schools are expected to promote compassionate care among learners. Assessment is a key way to communicate values to learners but can create a hidden curriculum. Assessing compassionate care is challenging; however, not assessing it can communicate to students that such care is not valued. The purpose of this study was to explore how current assessment strategies promote or suppress the idea that caring behaviors are valued learning objectives. METHOD: Data sources were third-year course documents; interviews of 9 faculty, conducted between December 2015 and February 2016; and focus groups with 13 third-year medical students and an interview with 1 third-year medical student, conducted between February and June 2016. The stated intentions of third-year assessments were compared with the behaviors rewarded through the assessment process and the messages students received about what is valued in medical school. RESULTS: Syllabi did not include caring as a learning outcome. Participants recognized assessment as a key influence on student focus. Faculty perspectives varied on the role of medical schools in assessing students' caring and compassion. Students prioritized studying for assessments but described learning about caring and compassion from interactions such as meaningful patient encounters and both positive and negative role models that were not captured in assessments. CONCLUSIONS: Faculty members expressed concern about not assessing caring and compassion but acknowledged the difficulty in doing so. While students admitted that assessments influenced their studying, their reported experiences revealed that the idea that "assessment drives learning" did not capture the complexity of their learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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