Développement d’un modèle de raisonnement clinique par son explicitation auprès d’optométristes de deux niveaux d’expertise contrastants
Notice bibliographique
Résumé
L’optométrie a récemment connu une expansion rapide de son champ de pratique, ce qui rehausse l’importance pour les optométristes actuels et futurs de développer leur raisonnement clinique. Ce dernier n’ayant jamais été investigué en optométrie, il est quasi absent des programmes de formation. Cette compétence reste donc implicite et plus difficile à apprendre. La présente étude de cas instrumentale collective avait pour objectifs de déterminer les processus de raisonnement clinique d’optométristes de niveaux compétent et expert, et de les comparer pour faire ressortir ce qui caractérise l’expertise. Elle visait aussi à valider un modèle de raisonnement clinique en optométrie. Le raisonnement clinique a été explicité chez quatre optométristes de chacun des niveaux compétent et expert par une rétroaction vidéo guidée par l’entretien d’explicitation. Un modèle de raisonnement clinique a ensuite été validé auprès d’optométristes de niveau expert. Les résultats démontrent que les optométristes des deux niveaux utilisent les mêmes processus de raisonnement clinique, mais qu’ils les mettent en oeuvre différemment. L’expertise se caractérise par une meilleure prise en compte du patient, une meilleure planification, une capacité à réfléchir pendant des tâches exigeantes, une représentation du cas clinique précoce, une meilleure anticipation et une élaboration des stratégies d’intervention répartie sur toute la consultation. Le modèle de raisonnement clinique issu de cette étude est centré sur la construction progressive de la représentation du cas clinique et des diagnostics, en parallèle avec l’élaboration des stratégies d’intervention. L’explicitation du raisonnement clinique et la validation d’un modèle de raisonnement clinique spécifique à l’optométrie sont susceptibles d’entraîner des retombées en pratique, en formation et en recherche. Cette étude a fourni des pistes pour l’apprentissage du raisonnement clinique dans une perspective de développement de l’expertise professionnelle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».