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Enregistrement W3174976755 · doi:10.1192/bjo.2021.783

Interview skills – psychiatry reel to reality

2021· article· en· W3174976755 sur OpenAlexaboutno aff
Mathuri Tharmapoopathy, Santosh Kumar, Abishan Thavarajah

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningPsychologyObjectivity (philosophy)make.believeInterviewIntrospectionEpistemologyCognitive psychologyPsychotherapistSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims This reel analysis identifies quotes and actions of fictional characters from TV shows, namely: Hercules Poirot, Sherlock Holmes and House who can demonstrate learning points for clinical students to use within real psychiatric practice, using scientific theories such as the Hypothetico-deductive model, Empirical falsification and Occam's razor. This analysis explores what an ideal psychiatric interview consists of and what can be learnt from these characters and implemented within medical education. Method Each show was watched by one researcher over the period of March to August 2020. The researcher noted insightful quotes which were relevant to one of the three philosophical theories. Quotes were included if they demonstrated deduction skills, revealed a character's ethos and supported the Calgary-Cambridge model of interviewing such as building rapport. 32 quotations were collected in total and narrowed to 6 quotations. These were then analysed, learning points were made and linked to the Calgary Cambridge model. Result Dr House demonstrates objectivity when taking a patient's history. He utilises empirical falsification when diagnosing to avoid missing a differential diagnosis. Detective Poirot displays how empathic listening allows disclosure of details in the history, which would have otherwise been omitted. Additionally, he illustrates the importance of collateral interviewing which allows one to identify misinterpretations and inconsistencies. Sherlock teaches us the importance of perception regarding mismatching information which can help to gather new facts. All three characters interview beginning with open questions to more closed questions, supplementing with deductive reasoning in order to solve cases. Objectivity, empirical falsification, empathetic listening and deductive reasoning are the key skills displayed by these characters, that medical students can most use in their own practices. Conclusion The perfect interview discovers new information through synchronised collaboration, whilst adhering to the Hypothetico-deductive model of thought. A combination of the Calgary-Cambridge model of interviewing and skillset of the TV characters should be considered for implementation in some aspects of psychiatric interviewing. Medical education can utilise these TV shows to teach students how to conduct history-taking.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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