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Enregistrement W4235713443 · doi:10.7202/1084730ar

Développement d’un modèle de raisonnement clinique par son explicitation auprès d’optométristes de deux niveaux d’expertise contrastants

2012· article· fr· W4235713443 sur OpenAlexaffvenue
Caroline Faucher

Notice bibliographique

RevueRecherches qualitatives · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,185
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,185
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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