MétaCan
Menu
← Back to cohort

Percurso do estudante de medicina na formação da identidade profissional desde o curso médio até o meio do curso

2020· article· pt· W3086214872 on OpenAlexaff
Isabella de Farias Costa Fernandes, Iêda Maria Barbosa Aleluia

Bibliographic record

VenueInternational Journal of Health Education · 2020
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicInnovations in Medical Education
Canadian institutionsQuest University Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

INTRODUÇÃO: Em seu percurso, os estudantes encontram nos primeiros anos da faculdade, a influência principalmente das disciplinas humanísticas e experiência com professores. Até o segundo ano, o estudante do ciclo básico passa por frustrações diante das expectativas criadas anteriormente ao ingresso da faculdade. Eles constroem identidades profissionais a partir dos discursos concorrentes de diversidade e padronização; usam e negociam esses discursos de maneira diferente e experimentam o processo de construção de maneira diferente, dependendo de suas identidades sociais únicas; e, como resultado, eles constroem diferentes tipos de identidades profissionais. OBJETIVO: Investigar o percurso do estudante na formação da identidade profissional desde curso médio até o meio do curso de medicina, em uma instituição privada de Salvador/BA. METODOLOGIA: Estudo de corte transversal, observacional, de abordagem quantitativa/qualitativa. Alunos no 5º e 6º semestres de medicina, de 2019.1. Questionário aplicado presencialmente. Análise estatística descritiva, programa IBM SPSS Statistics20.0. As variáveis numéricas foram analisadas seguindo as tendências central e de dispersão. A análise qualitativa pela análise do conteúdo. Aprovado no CEP com o CAAE 03547118.6.0000.5544. RESULTADOS: Foram respondidos197 questionários. Média de idade de 21,86 +/- 2,3; são do sexo feminino 111 (56,3%) estudantes; 88 (44,7%) católicos; 99 (50,3%) do 5º semestre e 98 (49,7%) do 6º semestre; todos são solteiros, 197 (100%); 130 (69%) moram com os pais; 84 (93,4%) sem formação profissional prévia. Tempo médio de curso pré-vestibular de 1,21 anos (DP +/- 1,03); 181 (91,9%) participam de alguma atividade extracurricular; 137 (69,4%) responderam vocação como motivação para fazer medicina; 190 (96,4%) participantes responderam que houve mudança na maneira de pensar e agir diante do paciente e de questões humanísticas; 161 (81,7%) responderam que as expectativas foram atendidas pelo curso; 120 (60,9%) responderam não se sentem desmotivados, culpados ou com vergonha quando falham durante a prática clínica. 190 (96,4%) percebem a influência do professor na sua formação; 186 (94,4%) percebem conteúdo humanístico no currículo;99 (50,3%) concordaram fortemente que há competitividade dentro do curso; 94 (47,7%) concordam fortemente e 72 (36,5%) concordam que se sentem “mais médico” após o início das práticas clínicas/ hospitalares. Concordaram fortemente 34 (17,3%), 35 (17,8%) concordaram e 73 (37,1%) concordaram em parte que sentem usar o paciente como objeto; 89 (45,2%) concordam fortemente e 80 (40,6%) concordam que a escolha por uma especialidade pode ser influenciada por um professor/médico/mentor; 43 (21,8%) dos participantes concordaram fortemente que há influencia no modo de se comportar e vestir, 69 (35%) concordaram com a afirmativa. CONCLUSÃO: É possível inferir que os estudantes entram no curso muito jovens e sem alguma experiência no ambiente de ensino superior. A vocação como motivação seguida do desejo do conhecimento e da influência de pais e família, apontam para o lado humanístico na escolha do curso, apontando também as influências do currículo oculto como o desejo da família e a presença de um familiar exercendo a profissão. Existe satisfação com o ingresso no curso, com as experiências vividas e como elas transformaram de uma maneira positiva os estudantes: a proximidade com o paciente, o currículo, o professor.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.047

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0050.005
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.434
Teacher spread0.387 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations2
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueInternational Journal of Health Education→Same topicInnovations in Medical Education→French-language works237,207→