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Enregistrement W2965852607 · doi:10.1097/acm.0000000000002914

The Patient Experience Debrief Interview: How Conversations With Hospitalized Families Influence Medical Student Learning and Reflection

2019· article· en· W2965852607 sur OpenAlexaff
Ian Chua, Alyssa L. Bogetz, Priti Bhansali, Michele Long, Rachael Holbreich, Terry Kind, Mary Ottolini, Yoon Soo Park, Matthew Lineberry, Laura E. Hirshfield

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensCanadian Institute for Energy Training
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingRubricIntervention (counseling)Inter-rater reliabilityPsychologyReflection (computer programming)Medical educationRandomized controlled trialMedicineNursingFamily medicinePedagogySurgeryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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