How to Maximize Bedside Teaching in Our Busy World
Notice bibliographique
Résumé
Summary Bedside teaching is becoming less frequent. A lack of attending physicians’ time and perceived teaching skill, as well as concerns regarding the impact of bedside teaching on the relationship with patients have been cited as barriers to bedside teaching. The purpose of this paper is to offer some tips on how to increase the frequency and quality of bedside teaching in light of these barriers. The main recommendations are to 1) be explicit about the competencies around which you are teaching; 2) incorporate bedside teaching into your daily workflow, allowing the available cases and patients to dictate the learning competencies; and 3) use a framework that incorporates published teaching tools to guide your bedside teaching. The first step of this framework is preparation, which involves choosing the most appropriate teaching competency (history-taking, physical exam, clinical reasoning, or decision-making) based on the learner, case, and patient. Next is delivery, including orienting learners and patients to the task, choosing the instructional modality that fits the competency (such as One Minute Preceptor, SNAPPS, or Mini-CEX), and then debriefing and providing feedback. The final step is reflection on the teaching session, which can include peer observation.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».