Instrução formal de médicos residentes em técnicas de ensino
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: Médicos residentes (MR) representam uma grande força de trabalho na maioria dos hospitais universitários brasileiros. O contato destes com alunos da graduação e do internato acrescenta atividades didáticas ao seu repertório diário de atividades assistenciais. Estudos norte-americanos e canadenses demonstram que até 25% do tempo de trabalho de médicos residentes é exercido como atividade de ensino. Pesquisadores apontaram que alunos de medicina creditam aos MR30-85% de toda a teoria clínica adquirida na graduação. Nos Estados Unidos criaram-se programas de capacitação didática, conhecidos como \\"Residents as Teachers\\" (RaTs) - residentes como professores, atualmente presentes em 80% daquelas instituições. Em nosso meio, todo esse contato se dá com pouco ou nenhum treinamento formal dos residentes em técnicas de ensino. No presente estudo investigou-se a hipótese de que o treinamento formal de MR em técnicas de ensino poderia aumentar o desempenho em habilidades de ensino clínico. Métodos: Estudo prospectivo, onde escores pré e pós-intervenção foram aferidos por meio de atividades simuladas desenvolvidas, especificamente, para este fim. Quarenta e nove médicos residentes dos programas de clínica médica, cirurgia geral, dermatologia e infectologia da Universidade Federal de Uberlândia participaram do estudo. Foram elaboradas 4 estações simuladas para avaliação de habilidades didáticas em cenários de ambulatório, enfermaria, unidade de emergências e durante a orientação de um procedimento. Todos os MR tiveram seus desempenhos gravados em vídeo para avaliação posterior, por 3 investigadores independentes, que atribuíram escores padronizados para cada cenário. Os MR foram avaliados em 3 etapas, com 1 semana de intervalo entre elas: basal (D1), após primeira intervenção (D2), após segunda intervenção (D3). A intervenção principal baseou-se no método de ensino clínico \\"Preceptoria em um Minuto - PEM\\" e uma intervenção controle de comunicação de más notícias. Os residentes foram randomizados eletronicamente quanto à ordem de recebimento de cada uma das intervenções após D1. Todos os residentes foram submetidos às intervenções, principal e controle, com uma semana de intervalo, de acordo com a randomização. Resultados: Houve aumento estatisticamente significativo nos escores das avaliações de desempenho dos MR quando comparadas avaliações pré e pós-intervenções nas estações enfermaria e procedimento. As estações emergência e ambulatório produziram baixas confiabilidades entre avaliadores. Na estação enfermaria, foram observadas medianas de escores de 109,5 para a D1; 142,5 para D2 e 137,5 para D3, com diferença significativa entre as etapas de avaliação (p=0,009). Análise pós-hoc para comparação de pares demonstrou diferença significativa entre D1 e D2 (p=0,011). Análise de confiabilidade da estação enfermaria pela teoria da generalização (teoria G) demonstrou coeficientes de 0,545 para D1; 0,702 para D2 e 0,860 para D3. Os coeficientes de consistência interna e confiabilidade entre avaliadores foram respectivamente 0,913 e 0,595. Na estação procedimentos, foram observadas medianas de escores de 99 para D1; 119 D2; e 119,5 D3. Houve diferença significativa entre as etapas de avaliação com p < 0,001. Análise pós-hoc para comparação de pares demonstrou diferença significativa entre D1 e D2 (p=0,001) e entre D1 e D3 (p= 0,004). Coeficientes G para as etapas de avaliação da estação procedimentos foram calculados em 0,683 para D1; 0,681 para D2 e 0,670 para D3. Consistência interna resultou um coeficiente de 0,726 e a confiabilidade entre avaliadores 0,772. Conclusões: O presente estudo demonstrou ganho na aquisição de habilidades de ensino clínico, em MR brasileiros após intervenção específica com método PEM. Observou-se aumento progressivo da confiabilidade geral para a estação enfermaria, com um coeficiente condizente com avaliações de alto padrão obtido em D3. A estação enfermaria também produziu uma alta consistência interna e confiabilidade moderada entre avaliadores. A estação procedimentos produziu coeficientes de confiabilidade bons, porém estáveis através das etapas do estudo. As estações emergência e ambulatório produziram coeficientes de confiabilidade entre observadores ruins, o que prejudicou a análise final dos resultados
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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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».