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Enregistrement W4285551522 · doi:10.7202/1088191ar

Outils pédagogiques pour améliorer la relation thérapeutique des psychiatres et résidents en psychiatrie envers les patients souffrant de psychose : revue systématique

2021· article· fr· W4285551522 sur OpenAlexaffvenueabout
Laurie Pelletier, Sylvain Grignon, Kevin Zemmour

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensSt Mary's Hospital CentreCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesResearch for Patient Benefit ProgrammeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésHumanitiesPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif Cette revue systématique recense les écrits sur les outils pédagogiques ciblant spécifiquement 2 des compétences clés requises par le Collège royal des médecins et chirurgiens du Canada pour devenir psychiatre : la relation thérapeutique et l’empathie, dans le cadre de la psychose.Méthode Cette recension a été effectuée dans les bases de données Medline via Ovid, PsycInfo (EBSCO) et Scopus en utilisant des combinaisons de termes associés aux outils thérapeutiques, à l’empathie, aux résidents en psychiatrie, aux psychiatres et à la psychose. Deux évaluateurs indépendants ont ensuite examiné 1169 titres et résumés, puis ont conservé 5 articles.Résultats Tous les articles analysés explorent les habilités de communication, en particulier le Communication Skills Training et 3 des articles portent sur l’une de ses adaptations en psychiatrie : le ComPsych. Il se centre sur l’annonce du diagnostic et du pronostic de la schizophrénie via 5 domaines de compétences, soit l’agenda de la rencontre, l’identification, le questionnaire, l’organisation de l’information et la communication empathique. Ces études utilisent les jeux de rôles, des patients simulés standardisés, des vidéos et de la rétroaction. Une amélioration de la confiance concernant le pronostic est notée quoique l’amélioration obtenue soit inconstante selon les modalités utilisées. Un quatrième article a utilisé le modèle TEMPO (Training to enhance psychiatrist communication with patients with psychosis) qui ressemble au modèle ComPsych, mais inclut, entre autres, l’utilisation de patients réels. TEMPO se base également sur la mesure du Self Repair, un outil déterminant la façon dont une personne s’efforce de parler de manière compréhensible et acceptable pour l’auditeur lors d’une conversation en général et lors de rencontres psychiatriques. Dans l’étude, une amélioration de la relation thérapeutique (effet modéré) autant de la part des psychiatres que des patients est observée. Le dernier article propose un protocole d’étude randomisée contrôlée le SDM-Plus (Shared decision making Plus) une formation sur l’interaction entre les médecins et les patients avec une emphase sur la prise de décision partagée et explicite. Un module concerne les médecins, l’autre les patients.Conclusion Bien que de nombreux manuels pédagogiques et le Collège royal des médecins et chirurgiens du Canada insistent sur le rôle et l’importance d’établir une relation thérapeutique positive, cette revue systématique de la littérature montre qu’il n’existe qu’un nombre limité d’études sur ce sujet, et que celles-ci sont de faible puissance. Il est donc nécessaire de poursuivre la recherche sur ce sujet et de développer de nouveaux outils pédagogiques. Nous faisons ici quelques recommandations.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0150,010
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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