Etude prospective de l'évaluation des apprentissages du séminaire "relation médecin-patient" en autoévaluation
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Depuis 2011, nous avons mis en place une restructuration du système d'enseignement du Diplôme d'Etudes Spécialisées de médecine générale à Poitiers. La certification d'un étudiant, donnant le droit d'exercer sa profession, nécessite la validation des six compétences transversales issues du Référentiel Métier du Comité National des Généralistes Enseignants. Pour ce faire, il est indispensable d'élaborer de nouveaux outils d'évaluation des formations, qui seront axés sur cet apprentissage par compétences, et qui seront destinés à évaluer les étudiants à terme. Objectifs : Amélioration de la formation théorique relation médecin-patient par la mesure du sentiment d'acquisition de compétence auprès des internes de médecine générale ; et mise en évidence des lacunes de l'enseignement du séminaire et de la cohérence entre le sentiment des étudiants concernant l'amélioration de la compétence après formation et le réel sentiment d'amélioration de la compétence sur une autoévaluation de consultation. Méthode : Notre étude prospective a reposé sur l'autoévaluation de deux promotions d'internes par l'intermédiaire d'une grille de Calgary-Cambridge avec une échelle de Likert à 4 niveaux. Ils ont choisi une consultation vécue, avant et après le séminaire. Les données ont été recueillies via l'Environnement Numérique de Travail de Poitiers et leur traitement a permis de visualiser la progression éventuelle des étudiants. Résultats : Plus de 70% des répondants se sont sentis validés pour la compétence relationnelle, et il est ressorti des différences significatives entre les deux promotions, en cours d'étude. La formation ne présente pas de lacune particulière et il existe une cohérence entre le sentiment d'amélioration de la compétence théorique et en autoévaluation. Conclusion : Notre outil d'évaluation a montré une bonne validité, et a mis en évidence, du fait de l'enseignement facultaire, un sentiment d'amélioration de compétence. Ainsi, nous avons franchi l'une des étapes nécessaires au processus de certification des étudiants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,023 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».