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Enregistrement W7125917105 · doi:10.37903/vsgma.2025.2.37

ЭТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ КЛИНИЧЕСКОГО РАЗБОРА В МЕДИЦИНСКОМ ОБРАЗОВАНИИ

2025· article· ru· W7125917105 sur OpenAlexaboutno aff
Елена Леонидовна Коноплёва, М Г Соколова, Анна Михайловна Атрощенко

Notice bibliographique

RevueВестник Смоленской государственной медицинской академии · 2025
Typearticle
Langueru
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForeign Language Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunction (biology)Communication skillsMedical ethicsSkills managementSubject (documents)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Образовательная функция клинических разборов подразумевает формирование у будущих врачей клинического мышления. При этом основной акцент обычно делается на теоретические знания, аналитические и практические умения студентов, игнорируя навыки позитивного клинического общения. Этико-деонтологические стандарты проведения клинического разбора, утвержденные руководством медицинского вуза, позволят выработать у будущих врачей коммуникативные навыки взаимодействия с пациентом, единые для медицинских работников на всех этапах обучения. Примером успешных корпоративных стандартов профессионального поведения в ситуации врачебного приёма может служить Калгари-Кембриджская модель медицинской консультации. The educational function of clinical analyses implies the formation of clinical thinking in future doctors. At the same time, the main emphasis is usually placed on theoretical knowledge, analytical and practical skills of students, ignoring the skills of positive clinical communication. Ethical and deontological standards for conducting clinical analysis, approved by the management of the medical university, will allow future doctors to develop communication skills for interacting with the patient, which are uniform for medical workers at all stages of training. An example of successful corporate standards of professional behavior in a medical appointment is the Calgary-Cambridge model of interaction with the patient.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,011

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,388 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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