Mise en œuvre d’une Supervision par observation directe avec ENregistrement vidéo en Situation Authentique de Soins (étude SENSAS) : enquête quantitative de faisabilité et d’intérêt
Notice bibliographique
Résumé
Video recording in real-time consultation is mainly used in Canada and United Kingdom for improving the communication skills. No French studies have been published concerning the feasibility and the usefulness of this tool in vocational learning and assessment process of skills other than communication. The aim of this study was to evaluate the feasibility and the usefulness of this teaching method as a training and assessment tool of the learning process of general practitioner (GP) trainees. Between november 2017 and october 2018, trainees in ambulatory training courses collected quantitative data about recording consultations with a video camera: numbers of recordings, feedbacks, patients’ participation refusals, and information about the learning process and competencies. The trainees’ level of satisfaction was measured by means of a questionnaire. Sixty-seven trainees were recruited and 43 of them (64.2%) actively participated in the study; 607 video recordings and 243 feedbacks with trainers were performed. Few patients (10,9%) refused the video-recording. “Relation, communication, patient-centred care”, “Patient education” and “Professional attitude” were the most built competencies. Time was the main limiting factor of this teaching method. Most trainees were positive (83,5%) and in favour of the generalization of this tool (72,1%) in their university course. Video recording with immediate feedback in real-time consultation seems to be feasible but needs to be adapted to training areas. This teaching method seems to be useful in the development of different skills other than communication. It could constitute an additional tool for the certification of GP trainees.
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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 | 0,039 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».