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Enregistrement W7161965432 · doi:10.82308/55130

Medical student engagement with organizational aspects of clinical care through a situated learning intervention

2022· dissertation· en· W7161965432 sur OpenAlexaboutno aff
Anafa Gamliel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Psychological interventionSituatedPoint (geometry)Continuing education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les méthodes actuelles d'enseignement des concepts et des compétences en sciences sociales aux étudiants en médecine reposent sur des concepts cognitifs. Ces concepts cognitifs mettent surtout l'accent sur l'application des connaissances et d'attitudes acquises chez les individus. L’emphase sur l’individu sous-tend que la recherche sur les interventions en sciences sociales de l'enseignement médical ignore les influences des facteurs sociaux et culturels sur les soins cliniques et l'apprentissage. La théorie de l'apprentissage situé suggère qu’il est possible de parvenir à une compréhension systémique des aspects contextuels et organisationnels des soins par le biais d'activités d'apprentissage situé. L'objectif de cette étude est donc d'examiner comment les étudiants en médecine en viennent à comprendre la relation entre le travail clinique et les aspects organisationnels des soins après avoir suivi une intervention d'apprentissage situé. Afin d’atteindre cet objectif, l’auteur a utilisé des méthodes d'enquête épidémiologique en les combinant à des composantes des méthodes mixtes. Le point central de l'étude était une activité pédagogique qui comprenait un exercice d'observation des participants effectué à trois reprises (9 heures au total), en plus d’une présentation orale évaluée et un travail écrit. Le travail écrit amenait les étudiants à utiliser les enseignements de la littérature en sciences sociales, à des politiques ciblées et des transcriptions d'entretiens avec des médecins spécialistes . Ces entretiens portaient sur les contextes sociaux et organisationnels des soins et des recommandations afin d’améliorer les soins. Les données ont été recueillies auprès de trois cohortes d'étudiants en médecine dans une faculté de médecine canadienne entre 2015 et 2017. Des données quantitatives sur les connaissances, les attitudes et les compétences perçues des étudiants en médecine ont été recueillies à l'aide d'une échelle de Likert avant l'activité d'apprentissage situé et après l'activité. L’auteur a comparé les données issues de ces deux temps de mesure dans le but de discerner les différences en matière d’apprentissage. Les perceptions des étudiants sur la médecine et l'éducation médicale ont été explorées à l'aide de questions ouvertes présentes dans le sondage après l'activité d'apprentissage situé. Les données ont été analysées en utilisant des MANOVA intra- et inter-groupes, des tests T pour échantillons appariés et des tests T pour échantillons indépendants. Le contenu des champs texte a été analysé à l’aide d’une analyse thématique. Les résultats des composantes quantitatives et qualitatives ont ensuite été intégrés conceptuellement. Les scores des enquêtes a posteriori étaient significativement plus élevés que ceux des enquêtes a priori ce qui suggère que les étudiants perçoivent une amélioration de leurs connaissances et compétences, ainsi que de leurs attitudes, par rapport à la manière dont les soins de santé sont organisés et fournis, après l'activité d'apprentissage situé. D'après les données qualitatives, un discours "systémique" a montré que l'intervention aidait les étudiants à devenir des médecins possédant une perspective plus holistique et équilibrée. L’activité pédagogique est cependant limitée par le discours « biomédical », lui-même axé sur les tâches pratiques, l'individualisme et une base cognitive de l'apprentissage, qui lui accorde peu de valeur, au point d'être pratiquement un obstacle à l'apprentissage de la médecine. La combinaison de méthodes quantitatives et qualitatives montre que ces discours perdurent même s’ils peuvent aussi être dynamiques, fluides, et peuvent évoluer dans le temps

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,435 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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