Narrative medicine and narrative practice: partners in the creation of meaning
Notice bibliographique
Résumé
Background Narrative medicine has emerged as an approach to whole person care and to support the clinician-patient therapeutic relationship. Although training in narrative medicine is usually based on the study of literary or artistic works, the same attitude of close reading can also be applied in conversations with patients or learners.MethodWe held a two-day narrative medicine workshop, incorporating two approaches: 'Conversations Inviting Change' (CIC) and humanities-based narrative medicine as taught by Columbia University. The workshop was primarily experiential, with theoretical components of both approaches. Participants brought active concerns for confidential breakout sessions and engaged in text-based and reflective writing exercises. Participants generated metaphors to describe these approaches to narrative medicine.Results Participants included a mix of community and hospital-based practitioners, pre-dominantly doctors. Participants considered the two approaches to be compatible and enhance each other. One metaphor generated was that Columbia style narrative medicine is ’like an individual lens which allows you to see things clearer’, it allows practitioners a different perspective on their patients and that CIC teaching ‘is a frame of glasses in which the lenses could be placed to enhance the ease of use’. Another metaphor was that the former ‘is like learning from a cadaver in the anatomy lab’, while the latter ‘is like running a clinical simulation’.Conclusion We believe this was the first workshop integrating these approaches to narrative medicine. They appear to be highly complementary. Both approaches lead to enhanced attention to narratives which has clear applicability to clinical practice.
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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 | 0,020 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,036 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».