que estudantes nos contam sobre as entrevistas narrativas
Notice bibliographique
Résumé
Romper com o modelo biomédico é necessário, e o ponto inicial pode vir com a compreensão da narrativa do usuário ou da usuária. Este estudo buscou avaliar a compreensão de estudantes de medicina das narrativas de adoecimento, utilizando a entrevista McGill Illness Narrative Interview (MINI). Trata-se de estudo exploratório, descritivo e qualitativo, realizado durante cinco semanas com 11 estudantes do quinto ano de uma universidade privada, no internato de Medicina de Família e Comunidade, que prestavam atendimento a 29 pessoas usuárias de unidades de saúde. Por meio de encontros individuais on-line, foram levantadas questões sobre essa experiência. Os relatos foram inseridos em núcleos argumentais, o que possibilitou o estabelecimento de relações com o referencial teórico da Medicina Narrativa, da Antropologia Médica e da Clínica Ampliada. Para os alunos e alunas houve uma nova experiência de entrevista clínica, uma valorização da narrativa e o desejo de incorporar uma abordagem mais ampliada à sua prática, embora não contemplem incorporar o MINI na sua forma integral, atribuindo a isso dificuldades na rotina médica. Acreditamos que o MINI pode colaborar com a aquisição de competências interpretativa e narrativa em estudantes, embora o ensino esteja ainda, em parte, vinculado ao modelo biomédico.
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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 | 0,017 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,020 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».