patient as teacher-learnings about becoming a good physician from senior medical students
Notice bibliographique
Résumé
For 15 years, in fourth-year clerkships in Family Medicine / Underserved Health Care, the author, a core clerkship faculty member, meets with 8-12 students at the beginning and end of their monthly rotation. Students reflect on and write goals in four areas, including Primary Care, Teaching, and Working with Underserved Communities. A key goal is the fourth. Students reflect on their training, especially third year, as a ‘socialization’ process where they may have learned some good habits, but also some behaviors that may have felt like survival, that are not congruent with the physician they aspired to become. In a safe and supportive learning environment, at the Student-Run Free Clinic, where time and reimbursement are not the drivers, the students grow in self-awareness as physicians, healers, and teachers. In the final session, each student also shares a meaningful story about a patient who will sit on their shoulder throughout their career and gently remind them about the physician they are becoming. Each student then identifies the essence of the patient’s teaching. Another student takes notes. The students co-create, in a facilitated and supportive environment, a set of teachings. One student reads them aloud and sends them to the group. The specific teachings, in the students’ own words, are about listening, to being present, to thoroughness, to asking open-ended questions, to exploring the social determinants of health, to learning from our errors, to taking the extra minute, and many others. More than 1200 students have participated in this activity, with consistent positive feedback.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,007 |
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 ».