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Enregistrement W3099783206

Mise en place d'un dispositif soutenant la réalisation d'un entretien anamnestique de qualité auprès d'étudiants en première année de master en orthophonie

2020· article· fr· W3099783206 sur OpenAlexaboutno aff
Sandrine Leroy, Sylvie Willems, Christelle Maillart

Notice bibliographique

RevueORBi (University of Liège) · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Quotidiennement, les orthophonistes sont amenés à prendre des décisions cliniques importantes afin de proposer à leurs patients le traitement le plus efficace possible. En accord avec la perspective de l’evidence-based practice, cette prise de décisions constitue un processus complexe qui nécessite de combiner différentes variables dont les connaissances quant aux préférences du patient (Dollaghan, 2007). Ainsi, les valeurs, choix et attentes de ce dernier interviennent largement dans les prises de décisions cliniques. L’entretien anamnestique constitue un moment privilégié pour aborder ces différents éléments avec le patient. Il est donc important que tous les étudiants soient spécifiquement entraînés à une démarche centrée sur le patient. Objectif : L’objectif consiste à proposer un dispositif permettant aux étudiants inscrits en première année de master en orthophonie de développer une démarche réflexive leur permettant de mener un entretien anamnestique de qualité, au cours duquel le patient est placé au centre, l’impact fonctionnel du trouble est pris en considération et menant à une prise de décision partagée. Méthodologie : Les trente-deux étudiants de Master 1 inscrits en orthophonie à l’Université de Liège (année 2019-2020) ont participé à ce dispositif. Celui-ci s’est déroulé en différentes étapes : (1) une étape pré-dispositif ; (2) 4 étapes appartenant au dispositif en tant que tel, allant de l’analyse de la vidéo d’un professionnel à l’analyse de sa propre pratique avec un parent fictif ; et (3) une étape post-dispositif. Les mesures pré- et post-dispositif sont prises suite à la réalisation d’un jeu de rôle mené par les étudiants en binôme, l’un jouant le patient, l’autre l’orthophoniste. La vignette clinique proposée lors des deux étapes est identique. Les performances des étudiants sont analysées et mesurées à l’aide d’une adaptation française du « Calgary-Cambridge Guide to communication : Process skills » (Kurtz, Silverman & Draper,1998). Résultats et discussion : Les données sont en train d’être récoltées et seront discutées. Une étude préliminaire prometteuse, menée auprès de 6 étudiants, a déjà montré des différences significatives. Nous nous attendons à ce que les étudiants améliorent leurs performances et qu’ils soient capables de mettre le patient au centre de l’entretien anamnestique

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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