Explicitation du raisonnement clinique : méthodologie novatrice menant à l’identification de deux étapes de développement au cours des 12 mois entourant la fin de la formation préclinique et le début de la formation clinique d’étudiants en médecine
Notice bibliographique
Résumé
Le raisonnement clinique est complexe et son développement demeure méconnu, car les études portent principalement sur le processus cognitif de l’expert. Le but de l’étude doctorale est d’explorer le développement du raisonnement clinique d’étudiants selon une perspective multidimensionnelle et longitudinale en prenant appui sur un modèle multidimensionnel du raisonnement clinique et le concept de compétence. Les questions de recherche sont : 1) quelles dimensions du raisonnement clinique se manifestent chez l’étudiant ? 2) quelles étapes de développement est-il possible de repérer ? Il s’agit d’une étude de cas multiples explorant le développement de cinq dimensions : « Représentation », « Processus », « Métacognition », « Connaissances » et « Structures ». Quatre étudiants furent rencontrés à quatre moments entre la fin de leur formation préclinique et le début de leur formation clinique (12 mois). Chaque étudiant réalisait 1) une entrevue médicale avec un patient standardisé; 2) un entretien d’explicitation à partir d’une vidéo; 3) une carte cognitive et 4) une entrevue semi-dirigée. Des analyses intracas puis intercas furent réalisées suivant les étapes de condensation des données, de présentation des résultats et d’élaboration des conclusions. L’analyse en profondeur a permis de conclure que les cinq dimensions du raisonnement clinique sont présentes chez les étudiants dès la fin de leur formation préclinique et qu’il existe une interdépendance entre ces dimensions. De plus, cinq transformations témoignent du développement du raisonnement clinique chez l’étudiant, soit 1) l’automatisation et l’adaptation des connaissances procédurales reliées à la démarche de la collecte d’informations; 2) le déplacement de la cible de la régulation; 3) le passage d’une recherche de cohérence entre les signes et les symptômes à l’évaluation des hypothèses; 4) le passage du recours aux connaissances biomédicales à l’utilisation marquée des connaissances cliniques et 5) l’émergence de scripts. Ces transformations témoignent de deux grandes étapes de développement. Il s’agit de 1) l’intégration de la démarche de la collecte d’informations ainsi que 2) du passage d’une démarche de compréhension à une démarche de catégorisation. S’inscrivant dans l’interrelation recherche-formation-pratique, les conclusions et la méthodologie de la présente étude invitent à poursuivre l’exploration du développement du raisonnement clinique chez l’étudiant en médecine ainsi que dans d’autres domaines de la santé.
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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 | 0,039 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».