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Cómo mejorar el razonamiento clínico en nuestros centros de salud : taller ARC y Videograbación y evaluación de entrevistas clínicas

2009· article· es· W1597481684 on OpenAlexaboutno aff
Fernando Martín Moreno

Bibliographic record

VenueRevista clínica electrónica en atención primaria · 2009
Typearticle
Languagees
FieldHealth Professions
TopicHealth and Medical Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Taller ARC. Desde hace muchos anos se viene cuestionando en Espana el modelo educativo. Es raro el dia que en la prensa escrita no aparecen articulos sobre el fracaso escolar, sobre el abandono de las aulas, sobre el poco dominio de los escolares de las lenguas extranjeras. La educacion es objeto de debate continuo, pues se supone que una educacion de calidad y adaptada a los problemas reales de la sociedad es clave en el desarrollo futuro de cualquier nacion y de la humanidad entera. El deseo de mejorar la educacion afecta tambien a la medicina. En los ultimos anos se han producido cambios en diferentes universidades de todo el mundo que han afectado a la metodologia educativa de modo sustancial. Estos cambios se iniciaron en Canada, en las universidades de Mcmaster y de Sherbrooke y consistieron, fundamentalmente, en la introduccion del aprendizaje basado en los problemas y el aprendizaje del razonamiento clinico. El origen de este proceso se puede enmarcar en los estudios sobre proceso de aprendizaje. Hoy se considera que el aprendizaje es un proceso constructivista, auto-dirigido, colaborativo, y contextual. Esta teoria se enfrenta al modelo educativo tradicional basado en la memorizacion y en la repeticion. Las sesiones clinicas ARC (aprendizaje de razonamiento clinico) responden a un modelo de formacion participativo, basado en el modelo hipotetico deductivo o analitico, que se imparten en un contexto que facilita la solucion de problemas. El clinico que participa como alumno o como docente en una sesion ARC debe ser capaz de explicitar sus conocimientos, articularlos, explicarlos, criticarlos y corregirlos. Una caracteristica fundamental de las sesiones ARC es la generacion precoz de hipotesis en los primeros momentos de la entrevista medico – paciente, tras la presentacion del caso a estudio. Posteriormente se produce la colecta de datos que puedan corroborar las hipotesis generadas y a la evaluacion de estas. A continuacion se eligen las pruebas complementarias para precisar el diagnostico y se adopta un plan de investigacion y tratamiento. La fase final de las sesiones ARC son para realizar una sintesis de todo el trabajo realizado. Es muy importante desarrollar todo el proceso de investigacion y el porque de todos pasos en el algoritmo diagnostico. En la primera etapa de las sesiones ARC tiene lugar la contextualizacion del problema a estudio y consume las tres cuartas partes del tiempo total. En esta fase se generan las hipotesis diagnosticas. El tutor o dinamizador del caso obligara a los participantes a justificar la solicitud de datos y de pruebas diagnosticas. En la segunda etapa se produce la descontextualizacion que nos servira para aplicar los conocimientos adquiridos en otras ocasiones La tercera etapa debe servir al estudiante para valorar lo que ha aprendido y lo que tiene que revisar y mejorar. La implantacion de sesiones ARC en los centros de salud puede ser una herramienta educativa adecuada a nuestro ambiente y que contribuya a una mejora del razonamiento clinico en atencion primaria. Existe evidencia cientifica que apoya la introduccion de nuevas metodologias de ensenanza en medicina. Videograbaciones y evaluacion de entrevista clinica. Existen varias posibilidades en el aprendizaje de habilidades de comunicacion. Tradicionalmente se han desarrollado en nuestras unidades docentes, cursos de entrevista clinica con una metodologia interactiva, utilizacion de videos docentes y realizacion de rol-playing. Este tipo de cursos han sido generalmente muy bien aceptados y evaluados en por los participantes. Tambien se ha utilizado la videograbacion de consultas con pacientes reales, con una metodologia PBI (Problem Based Interview) consistente en trabajo de pequenos grupos con un moderador, que estudia y analiza en profundidad las entrevistas y relacion medico-paciente. Los planes de Formacion de la Especialidad de Medicina de Familia, integran dentro de su programa curricular, la realizacion de videograbaciones en consulta, y posterior analisis y feedback con tutores docentes. El material preciso para la realizacion de las videograbaciones en consulta ha disminuido de precio y es mas asequible en la actualidad. Se aconseja que la videocamara tenga mando a distancia y entrada de microfono externo para una mejor grabacion del sonido. Existen programas informaticos accesibles que ayudan a secuenciar y comprimir los archivos de video. Es importante el solicitar al paciente su autorizacion para la videograbacion, autorizacion que puede materializarse en un documento o bien quedar registrado en las primeras secuencias de la videograbacion. Hay que explicar para que se va a utilizar la videograbacion. El que solicita el permiso es el que tiene que custodiar las videograbaciones de manera que se hace responsable de que esas videograbaciones en ningun caso van a mostrarse en otros circuitos (difusion general, paginas web de videos, etc.). Ha habido grupos de trabajo que han desarrollado diferentes parrillas o guias de evaluacion de entrevistas. Las primeras guias fueron disenadas en el mundo anglosajon (Pendelton, Cambridge-Calgary, RIAS, etc.) pero desde hace anos, contamos con guias realizadas en nuestro medio: Gatha y CICAA. Estas guias han sido validadas en nuestro medio y son las mas aconsejables de utilizar. Este tipo de herramientas se han utilizado para diferentes aplicaciones: evaluacion de entrevistas videograbadas, rol playing y pacientes estandarizados. Normalmente las videograbaciones de consultas se utilizan para dar feedback al discente en entrevista clinica. Los tutores que dan el feeback deben ser especialmente sensibles a la hora de dar el feedback. Dada la potencia de esta herramienta, igual que puede potenciar el aprendizaje, si no se hace de una manera pautada y con sensibilidad hacia el discente, puede generar un rechazo y afectar a valores como la autoestima y la motivacion docente. Las sesiones de feedback de videograbaciones deben seguir unos pasos , tener un espiritu constructivo, ser positivos valorando el esfuerzo del discente al presentar algo tan intimo como su entrevistas clinicas.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.525
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0030.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.435
Teacher spread0.416 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
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