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Enregistrement W4385220305 · doi:10.22454/fammed.2023.476432

Motivational Interviewing Education in North American Family Medicine Clerkships: A CERA Study

2023· article· en· W4385220305 sur OpenAlexaboutno aff
Denée J. Moore, Melissa Bradner, Scott M. Strayer, Sally A. Santen, Cherie Edwards, Rashelle B. Hayes, Peter F. Cronholm

Notice bibliographique

RevueFamily Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotivational interviewingInterviewMedical educationMedicineFamily medicineAllianceDuration (music)PsychologyInternal medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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