Qualidade no ensino das competências comunicacionais nos estudantes da área da saúde
Bibliographic record
Abstract
As últimas décadas caracterizaram-se por importantes contributos que recolocaram o ensino de competências comunicacionais como um dos aspetos centrais na formação dos profissionais de saúde. A própria OMS tem vindo a enfatizar este aspeto e, em 2002, a American Association of Medical Colleges e a American College of Graduate Medical Education consideraram a comunicação interpessoal como umas das seis aptidões centrais a desenvolver nos médicos. Perante estas recomendações e a demonstração, através de inúmeras investigações, de que as competências comunicacionais podem ser treinadas e aprendidas, e que estas aptidões permanecem ao longo do tempo; as instituições de ensino superior que formam profissionais de saúde, são chamadas a repensarem os seus curricula. Os consensos de Toronto e o de Kalamazoo surgiram como dois importantes marcos orientadores da uniformização do ensino e avaliação das competências comunicacionais nas escolas médicas. A presente comunicação, parte de um conjunto de investigações realizadas com estudantes de medicina, enfermagem, fisioterapia, farmácia e radioterapia, bem como da experiência de utentes adultos em serviços de medicina nuclear e radiologia e de crianças na consulta de pediatria e pretende apontar algumas linhas orientadoras sobre os conteúdos e as metodologias de ensino das competências comunicacionais, assim como da forma de avaliar estas competências ao nível do ensino pré-graduado dos futuros profissionais de saúde.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.032 | 0.077 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".