The Patient Experience Debrief Interview: How Conversations With Hospitalized Families Influence Medical Student Learning and Reflection
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the effect of patient debrief interviews on pediatric clerkship student depth of reflection and learning. METHOD: The authors conducted a multi-institutional, mixed-methods, cluster randomized trial among pediatric clerkship students from May 2016 to February 2017. Intervention students completed a debrief interview with a patient-caregiver, followed by a written reflection on the experience. Control students completed a written reflection on a memorable patient encounter. Three blinded authors scored written reflections according to the 4-level REFLECT rubric to determine depth of reflection. Interrater reliability was examined using kappa. REFLECT scores were analyzed using a chi-square test; essays were analyzed using content analysis. RESULTS: Eighty percent of eligible students participated. One hundred eighty-nine essays (89 control, 100 intervention) were scored. Thirty-seven percent of the control group attained reflection and critical reflection, the 2 highest levels of reflection, compared with 71% of the intervention group; 2% of the control group attained critical reflection, the highest level, compared with 31% of the intervention group (χ(3, N = 189) = 33.9, P < .001). Seven themes were seen across both groups, 3 focused on physician practice and 4 focused on patients. Patient-centered themes were more common in the intervention group, whereas physician-focused themes were more common in the control group. CONCLUSIONS: Patient debrief interviews offer a unique approach to deepen self-reflection through direct dialogue and exploration of patient-caregiver experiences during hospitalization.
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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 | 0,028 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».