Motivational Interviewing Education in North American Family Medicine Clerkships: A CERA Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Many health conditions are preventable or modifiable through behavioral changes. Motivational interviewing (MI) is an evidence-based communication technique that explores a patient's reasons for behavioral changes. This study assesses the current landscape of MI training in North American Family Medicine (FM) clerkships. METHODS: We analyzed data gathered as part of the 2022 Council of Academic Family Medicine's Educational Research Alliance (CERA) survey of FM clerkship directors (CDs). The survey was distributed via email invitation to 159 US and Canadian FM CDs in June 2022. RESULTS: Of the 94 responses received, 61% indicated that MI training is provided in their FM clerkship. Medical school type, class size, and location were associated with MI training priority, offerings, and duration in the clerkship, respectively. CD experience correlated with MI training duration; student MI skill training level was associated with MI training duration and priority; the rigor of student MI skills evaluation was correlated with MI teaching methods and training duration; self-reported student MI competency was associated with the length of time students spent with FM community preceptors as well as MI training priority and teaching methods; and several items emerged as predictors of student, CD, and FM faculty MI training expansion. CONCLUSIONS: Opportunities exist to enhance the volume, content, and rigor of MI training in North American FM clerkships as well as to improve self-reported student MI competency within those clerkships.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».