Reading Patients: Our Story of Narrative Medicine
Notice bibliographique
Résumé
As Dr. Rita Charon, pioneer of the field of narrative medicine, said “Literary accounts of illness can teach physicians concrete and powerful lessons about the lives of sick people” but also “enable physicians to recognize the power and implications of what they do” (Charon et al, 1995).Through various narrative medicine exercises, we have explored the benefits of narrative medicine for health care professionals. More specifically, we have created a reading club for medical students and developed a reading module as part of the Physician Apprenticeship Course for medical students at McGill University. Moreover, we led short writing workshops based on prompts from short stories and poems for health care professionals at Anna-Laberge Hospital.During our workshop, we will briefly review our narrative medicine initiatives and then dive into a narrative medicine exercise with the group to demonstrate its potential benefits among health care professionals. We hope that by providing concrete examples of narrative medicine projects we have developed and implemented, we will facilitate the integration of narrative medicine into participants’ own practices.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,027 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».