Patient-Partners as Educators: Vulnerability Related to Sharing of Lived Experience
Notice bibliographique
Résumé
Patient-partners are invaluable in health professions’ education. Sharing their lived experiences with prospective and current healthcare providers can provide an opportunity for these participants to hone their patient-centric skills. However, sharing stories publicly is a vulnerable role and may feel emotionally risky for patient-partners. Using reflective dialogue, this manuscript outlines recommendations through the Sender-Receiver Model of Communication for Patient-Partners encounters when working with patient-partners in health professions’ education. These recommendations include recognizing that: Patient-partners need to consider if they are ready to share their story. Some stories are wounds requiring further healing; other stories are scars fully processed by patient-partners and ready to be shared publicly. The audience should differentiate between questions that can promote critical thinking versus feel like a “personal attack.” Audiences should recognize vulnerability patient-partners may experience in sharing their stories and engage accordingly. Pre-session and post-session debriefs are important. Shared stories may elicit intense emotions from patient-partners and audiences. Both groups should be given an opportunity to process and work through emotions.
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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 | 0,029 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».