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Enregistrement W4214485522 · doi:10.1097/acm.0000000000004551

In Reply to Naik

2022· article· en· W4214485522 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCore competencyCurriculumContinuing medical educationHealth careMedical knowledgeCore curriculumMEDLINEVirtuous circle and vicious circle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Naik for their comments on our review and agree that the voices of patients—the recipients of compassion—are strikingly absent in the evaluation of current and future physicians’ clinical competencies, including their competency in compassion. Naik provides compelling reasons for why patients’ feedback should be more prominent in medical education. So why, in a world of patient-orientated research and patient-centered care, has integrating patients’ feedback into medical and continuing medical education, including patients’ reported experiences of compassion, remained a persistent challenge? While progress has been made in competency-based medical education, learning objectives continue to reflect a physician-centered approach focusing on technical competencies that largely lack learning objectives aimed at equipping physicians with the attitudes, knowledge, and skills patients consider essential. 1 When patients’ feedback on the core competencies of a good health care provider is elicited, patients emphasize their providers’ virtuous qualities and compassionate behaviors over qualifications and technical skills, while providers emphasize the opposite. 2 Could the controversy related to integrating the patient’s voice into medical education perhaps be due to this discrepancy between what physicians and medical schools consider to be a core competency and what patients do? If patients’ feedback is valuable to physicians’ ongoing competency development, then medical schools need to adequately train physicians to elicit such feedback. Perhaps the patient’s voice is needed not only in the evaluation of competencies but also in their development. For example, patients could serve as advisors on curriculum committees or as coauthors on letters, such as this one. One practical inhibitor, related to garnering patient feedback on compassion, is the lack of a sufficiently valid and reliable measure to objectively assess patients’ experience of compassion. 3 As a result, compassion is left to the subjective experiences of patients, the good intentions of physicians, and the platitudes of our medical codes of ethics. Recently, we developed a patient-reported compassion measure, the Sinclair Compassion Questionnaire, 4,5 to address the inherent limitations associated with measuring compassion in routine clinical practice. This instrument helps educators, trainees, and physicians assess compassion alongside other quality care indicators and competencies. Mounting evidence suggests that equipping health care providers to provide compassion, while not without challenges, actually has a double effect, benefitting not only patients but increasing physicians’ well-being and job satisfaction also. 2,3

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0190,038
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,012

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,338 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2022
Routes d'admission1
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