Enseignement à la communication en médecine générale par la simulation : un retour d'expérience
Notice bibliographique
Résumé
La communication en santé est essentielle à la qualité, la sécurité des soins, et au développement d’une approche centrée patient. Elle fait partie des compétences indispensables à acquérir lors de la formation initiale en médecine générale. Cette étude décrit l’élaboration et l’évaluation de séances d’enseignement de la communication par la simulation de consultations en milieu ambulatoire, à destination des internes de première année de médecine générale. Notre méthode pédagogique reposait sur la participation de patient simulés. Les consultations, avec l’interne de première année dans le rôle du médecin, étaient filmées et retransmises en directe. L’innovation résidait dans le fait que les patients simulés étaient des pairs internes en deuxième année de médecine générale. La communication du médecin était évaluée par l’intermédiaire du guide Calgary Cambridge : auto-évaluation et hétéro-évaluation par les enseignants et pairs observateurs. Les opinions des internes sur l’enseignement ont été recueillies par entretien semi directifs. Une analyse thématique de ces entretiens a ensuite été réalisée. Deux séances de simulation se sont déroulées dans les locaux d’une Maison de Santé Pluriprofessionnelle de Nice, en présence d’internes de médecine générale, d’étudiants en psychologie, d’un enseignant en médecine générale et d’un psychologue. Concernant l’évaluation formative : l’hétéro-évaluation de la communication était concordante entre les enseignants alors que l’hétéro-évaluation réalisée par les pairs était plus hétérogène. Les étudiants, très satisfaits de cet enseignement, souhaitent la généralisation de ces séances. Pour eux le recours aux patients simulés, l’environnement proche du réel, l’implication des pairs et l’inter-professionnalité sont des leviers à l’apprentissage de la communication.
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 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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».