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Enregistrement W2970521046 · doi:10.1521/pdps.2019.47.3.257

Visiting Psychodynamic Scholars Enhance Psychodynamic Learning for Psychiatric Residents

2019· article· en· W2970521046 sur OpenAlexaff
Debra A. Katz, Jennifer I. Downey

Notice bibliographique

RevuePsychodynamic Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychodynamicsPsychodynamic psychotherapyCompetence (human resources)PsychologyPsychotherapistResidency trainingPsychological interventionPsychiatryMedicineMedical educationContinuing educationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limited resources in psychodynamic education in psychiatry residency training led the American Academy of Psychodynamic Psychiatry and Psychoanalysis to create The Victor J. Teichner Award. This award funds a psychodynamic scholar to visit a psychiatry residency program to teach residents and faculty over a 2−3-day period. Anonymous online surveys were distributed before and after the visit to 88 residents from three residency programs. In comparing pre-visit and post-visit groups, residents rated themselves as significantly improved in psychodynamic psychotherapy regarding (1) their level of competence (p < 0.005), (2) their ability to listen (p < 0.009), and (3) their ability to make interventions (p < 0.002). In addition, residents in psychodynamically underserved programs expressed strong interest in learning both general and psychodynamic psychotherapy skills despite being in programs they view as predominantly biologically oriented. These findings suggest that brief, intensive programs to enhance psychodynamic teaching are useful in psychiatric education and can result in a significant increase in residents' sense of competence in psychodynamic psychotherapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,334 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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