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Enregistrement W7131800798 · doi:10.1051/pmed/2025034

Implantation de la méthode pédagogique <i>One Minute Preceptor</i> dans une unité de soins intensifs pédiatriques : analyse des barrières et facilitateurs à son utilisation pour l’enseignement aux résidents

2025· article· W7131800798 sur OpenAlexaff
Sophie Martin, Diana Miconi, Géraldine Pettersen

Notice bibliographique

RevuePédagogie médicale · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntensive careHealth servicesOccupational training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Les défis inhérents à l’enseignement dans le milieu des soins intensifs sont en lien avec l’environnement stressant, le grand débit de patients et la charge de travail. L’utilisation de la méthode pédagogique One Minute preceptor (OMP) a été identifiée pour répondre à cette problématique. Objectif : Identifier les barrières et les facilitateurs à l’utilisation de l’OMP dans une unité de soins intensifs pédiatriques (SIP) avant son implantation. Méthode : Il s’agit d’une étude descriptive qualitative. Les médecins du service et les résidents en stage aux SIP ont pris part à des entrevues individuelles semi-structurées où les barrières et facilitateurs à l’implantation de l’outil ont été explorés puis analysés par thème. Résultats : Les principaux facilitateurs identifiés sont : sa compatibilité avec l’organisation et la culture du service et la réponse à un besoin. Les principales barrières à l’implantation sont : la crainte de mettre les résidents mal à l’aise si la méthode est utilisée devant un grand groupe de personnes dans un contexte de culture de performance, le manque de temps accordé à l’enseignement, le risque d’augmentation de la charge mentale des médecins et la méconnaissance des étapes de la méthode. Conclusion : Cette étude indique que l’OMP est un outil prometteur dans le cadre de l’enseignement en milieu clinique aux SIP. Une réflexion à un niveau plus systémique concernant la culture de performance pourrait contribuer à créer un environnement sécuritaire et collaboratif qui puisse favoriser les apprentissages selon un modèle expérientiel.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,316 · 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'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
Publié2025
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