Best Practices for Teaching Psychotherapy to Medical Students: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Psychotherapy is an essential component of mental healthcare, yet its formal instruction within medical curricula remains underdeveloped. This scoping review aimed to map the best practices for teaching psychotherapy to medical students by examining the types of psychotherapy covered and the teaching strategies employed. A systematic search was conducted across the PubMed, Embase, PsycINFO and Google Scholar databases without time restrictions, and studies were selected if they focused on psychotherapy education for medical students. Fifteen studies met the inclusion criteria. The findings revealed that multimodal approaches, combining didactic sessions, experiential learning, clinical exposure and digital content, were the most commonly used and pedagogically effective strategies. Role play and clinical exposition were particularly valued for enhancing communication skills, empathy and therapeutic understanding, while e-learning emerged as a flexible but less frequently used tool. Motivational interviewing was the most frequently taught psychotherapeutic modality, followed by mindfulness, cognitive-behavioral therapy and psychodynamic approaches. Although the overall quality of studies was moderate to high, the heterogeneity in study design and outcome measures limited direct comparisons. These results highlight the need for standardized, experiential and integrated teaching strategies to better prepare future physicians for incorporating psychotherapy principles into clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».