A Dialogic Approach to Teaching Person-Centered Care in Graduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Training future physicians to provide compassionate, equitable, person-centered care remains a challenge for medical educators. Dialogues offer an opportunity to extend person-centered education into clinical care. In contrast to discussions, dialogues encourage the sharing of authority, expertise, and perspectives to promote new ways of understanding oneself and the world. The best methods for implementing dialogic teaching in graduate medical education have not been identified. OBJECTIVE: We developed and implemented a co-constructed faculty development program to promote dialogic teaching and learning in graduate medical education. METHODS: Beginning in April 2017, we co-constructed, with a pilot working group (PWG) of physician teachers, ways to prepare for and implement dialogic teaching in clinical settings. We kept detailed implementation notes and interviewed PWG members. Data were iteratively co-analyzed using a qualitative description approach within a constructivist paradigm. Ongoing analysis informed iterative changes to the faculty development program and dialogic education model. Patient and learner advisers provided practical guidance. RESULTS: The concepts and practice of dialogic teaching resonated with PWG members. However, they indicated that dialogic teaching was easier to learn about than to implement, citing insufficient time, lack of space, and other structural issues as barriers. Patient and learner advisers provided insights that deepened design, implementation, and eventual evaluation of the education model by sharing experiences related to person-centered care. CONCLUSIONS: While PWG members found that the faculty development program supported the implementation of dialogic teaching, successfully enabling this approach requires expertise, willingness, and support to teach knowledge and skills not traditionally included in medical curricula.
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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 | 0,034 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».