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Enregistrement W7034688052

Videogravação de consulta como instrumento docente para ensino da comunicação clínica na atenção primária à saúde 

2018· article· pt· W7034688052 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2018
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMollusks and Parasites Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Sample (material)Work (physics)Data collectionTest (biology)Statistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atualmente o vídeo tem sido considerado por alguns autores o padrão-ouro para ensino de habilidades de comunicação e o vídeo feedback (VF) tem se mostrado eficaz no treinamento de habilidades em várias áreas profissionais. Entretanto, há poucos estudos sobre os efeitos das diferentes metodologias de VF. Este estudo propõe explorar as potencialidades, desafios e efeitos do VF de filmagem de consultas em contexto real, para uma avaliação formativa em habilidades de comunicação, com médicos residentes, em um programa de Atenção Primária. Foi conduzido um estudo pré e pós teste com um grupo controle. A intervenção constituiu-se de sessões de revisão do vídeo em pequenos grupos, na metodologia de entrevista baseada em problemas, com feedback por colegas (peer-feedback) e com um facilitador. Os 54 (cinquenta e quatro) médicos residentes responderam questionários quantitativos e qualitativos e dois avaliadores externos analisaram em vídeo, randomicamente e às cegas, cerca de 200 (duzentas) performances dos residentes com pacientes-simulados, antes e após a intervenção. Para análise dos dados foi usado ANOVA two-way de medidas repetidas e para análise qualitativa foi usado análise temática de Braun e Clarke. A metodologia de VF utilizada para avaliação formativa mostrou ser bem avaliada pelos participantes e com potencial de gerar mudança de atitudes no entrevistador. Na análise qualitativa, as principais potencialidades identificadas na metodologia foram autopercepção e o feedback por pares, e as principais mudanças na prática clínica foram a melhora da comunicação não-verbal, mudanças de comportamento, abordagem mais centrada no paciente e incorporação de prática reflexiva. Houve aumento de escores, entre os tempos, relacionados à decisão compartilhada, aviso de alerta de comunicação de má notícia e disposição para apoio ao paciente. Os desafios foram a dificuldade do facilitador em conectar o vídeo feedback com o referencial teórico e o estresse inicial para gravar-se e assistir-se em vídeo. Observamos que a análise qualitativa dos dados revelou mais informações sobre os efeitos nos participantes que a análise quantitativa. Os dados observados nos resultados qualitativos não tiveram o mesmo impacto nos resultados quantitativos. Devido à dificuldade observada em encontrar instrumentos adequados e validados para avaliar habilidades de comunicação, foi realizada em uma etapa posterior, a tradução e adaptação transcultural para o português falado no Brasil do instrumento Calgary-Cambridge Observation Guide (CCOG), com análise psicométrica. Concluímos que há uma dificuldade nos questionários em mensurar competências atitudinais e aspectos mais subjetivos de comunicação. Sugere-se mais estudos com aprofundamento na definição de parâmetros dos itens subjetivos de avaliação, conforme as competências exigidas para cada fase da formação médica. Concluímos também que para uma metodologia de VF efetiva é importante estimular a autoavaliação com uma prática reflexiva, feedback por pares focado em reforço positivo na busca de estratégias, além de um facilitador cuidadoso em relação a psicologia do aprendiz, com habilidade de conectar o feedback com uma teoria de comunicação abordada previamente. A versão brasileira do CCOG mostrou confiabilidades aceitáveis nos indicadores psicométricos, incluindo no modelo multifacetas de Rasch e assim, um instrumento adequado para auxiliar no ensino e avaliação de habilidades de comunicação no Brasil

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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