Notice bibliographique
Résumé
As medical education continues to advance, integrating empathy and emotional intelligence with technical skills remains essential. The field of medical humanities, encompassing disciplines such as the study of music, is increasingly recognized as crucial for cultivating these interpersonal and emotional competencies. Music has been recognized for its significant role in enhancing interpersonal skills, stress management, and empathy among medical students. This review examines various approaches to integrating music into medical education, including active participation in performances, reflective listening practices, structured coursework, and professional development workshops. Participation in musical groups has shown benefits in stress relief, teamwork, and cultural appreciation. Reflective listening to music, such as attending performances and analyzing them, helps enhance self-awareness and non-verbal communication skills. Formal coursework and clinical applications of music therapy provide students with insights into how music can improve patient care, fostering greater patient engagement and building stronger rapport. While professional development seminars are beneficial, they often face challenges in securing student engagement and may lack opportunities for direct patient interaction. Despite the promising evidence, challenges exist. Methods relying on musical skills might exclude non-musicians, and the effectiveness of listening-based approaches can vary with personal music preferences. Theoretical frameworks in music-based pedagogy advocate for integrating these methodologies with empirically supported clinical practices to develop a comprehensive and structured curriculum. Overall, integrating music into medical education offers the potential to enhance humanistic practices and improve patient interactions, though further research is needed to optimize and formalize these approaches. ---------- À mesure que la formation médicale progresse, l’intégration de l’empathie et de l’intelligence émotionnelle aux compétences techniques demeure essentielle. Le domaine des sciences humaines médicales, qui englobe des disciplines telles que l’étude de la musique, est de plus en plus reconnu comme crucial pour cultiver ces compétences interpersonnelles et émotionnelles. La musique a été reconnue pour son rôle significatif dans l’amélioration des compétences interpersonnelles, de la gestion du stress et de l’empathie chez les étudiants en médecine. Cette étude examine diverses approches pour intégrer la musique dans la formation médicale, y compris la participation active à des représentations, des pratiques d’écoute réflexive, des cours structurés et des ateliers de développement professionnel. La participation à des groupes musicaux s’est révélée bénéfique pour le soulagement du stress, le travail d’équipe et l’appréciation de la culture. Une écoute réfléchie de la musique, par exemple en assistant à des représentations et en les analysant, contribue à améliorer la conscience de soi et les compétences en matière de communication non verbale. Les cours structurés et les applications cliniques de la musicothérapie permettent aux étudiants de mieux comprendre comment la musique peut améliorer les soins prodigués aux patients, ce qui favorise l’engagement des patients et l’établissement de rapports plus étroits. Bien que les séminaires de développement professionnel soient bénéfiques, ils se heurtent souvent à la difficulté de susciter l’engagement des étudiants et peuvent manquer d’occasions d’interaction directe avec les patients. Malgré les preuves prometteuses, il existe des défis à relever. Les méthodes reposant sur les compétences musicales peuvent exclure les non-musiciens, et l’efficacité des approches basées sur l’écoute peut varier en fonction des préférences musicales personnelles. Les cadres théoriques de la pédagogie basée sur la musique préconisent l’intégration de ces méthodologies aux pratiques cliniques soutenues empiriquement afin de développer un programme d’études complet et structuré. Dans l’ensemble, l’intégration de la musique dans la formation médicale offre la possibilité de renforcer les pratiques humanistes et d’améliorer les interactions avec les patients, bien que des recherches supplémentaires soient nécessaires pour optimiser et formaliser ces approches.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».