El aprendizaje de habilidades de comunicación básicas en fisioterapia: una propuesta formativa utilizando el video y el paciente simulado instructor
Notice bibliographique
Résumé
Després de detectar en els alumnes de Fisioteràpia, de la Facultat de Medicina i Ciències de la Salut de la Universitat Rovira i Virgili, un dèficit formatiu en habilitats de comunicació (HC) per la realització de l’entrevista clínica, es proposa una acció per solucionar el problema. El mètode d’investigació es mixt, es basa en el mètode d’investigació-acció (I-A) i el paradigma es qualitatiu. La mostra està formada pels alumnes de l’últim curs de Fisioteràpia de cada curs acadèmic. La investigació transcorre des del curs 2007-08 fins el 2012-13. En el Cicle I es fa el diagnòstic de la situació, es distribueixen els alumnes aleatòriament i s’aplica la Proposta formativa (PF) I. El alumnes del Grup d’intervenció (GI) i control (GC) realitzen mètodes d’aprenentatge combinat diferents. Els del GI varen fer: 2 seminaris, 6 E-activitats, 3 entrevistes a pacients simulats estandarditzats (PSE), visualització dels enregistraments de les entrevistes i obtenció de retroacció. Els del GC: 4 classes magistrals, 3 E-activitats, 1 entrevista a 1 PSE, l’observació de l’enregistrament i la retroacció. En el Cicle II, s’aplica la PF II i es defineix la PF final. En aquest cicle, el GI va incorporar les següents modificacions: 3 seminaris (anàlisi de vídeo clips i role-play), 3 E-activitats (treball de les HC no verbals), la retroacció del tercer PSE i l’ús de la Guia Calgary Cambridge per facilitar el procés de retroacció després de veure els enregistraments de les entrevistes. En el GC sols va disminuir el nombre de classes magistrals. Finalment els alumnes del GI van millorar en: la seguretat per fer les entrevistes, la percepció de les HC assolides i en els puntuacions de l’Escala MAPE 2 i del Qüestionari CICAA. El mètode millor valorat pels alumnes del GI va estar l’entrevista al PSE i el pitjor el role-play.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».