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Record W3093681987 · doi:10.1051/pmed/2020033

Impliquer des patients dans la révision d’un curriculum de formation en médecine : une étude mixte sur l’intégration d’une perspective d’éthique clinique

2020· article· fr· W3093681987 on OpenAlexaffabout
Luigi Flora, Philippe Karazivan, Guillaume Dumais-Lévesque, Alexandre Berkesse, Vincent Dumez, Annie Janvier, Robert Gagnon, Antoine Payot

Bibliographic record

VenuePédagogie médicale · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicInnovations in Medical Education
Canadian institutionsCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité LavalUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Le curriculum de médecine de la Faculté de médecine de l’Université de Montréal connait plusieurs mutations majeures, dont l’adoption d’une nouvelle approche relationnelle dite de partenariat avec le patient et ses proches. L’approche repose sur le postulat du patient considéré comme acteur en possession d’un savoir important pour la formation des médecins. En conséquence, la présente recherche exploratoire décrit la révision des vignettes cliniques des dossiers d’apprentissage par problèmes qui parcourent tout au long du premier cycle de la formation médicale. But : Cette recherche présente le processus de révision d’une partie du curriculum du programme de premier cycle en médecine (programme MD) intégrant des patients formateurs, des étudiants en médecine à une équipe interdisciplinaire en sciences de la santé et de sciences humaines et sociales. Méthodes : Une méthode mixte a été employée mobilisant 24 répondants appartenant à cinq groupes différents (étudiants de médecine, patients, éthiciens, spécialistes des sciences sociales, professeurs de médecine). Ils ont répondu à un questionnaire comprenant des questions à réponse chiffrées et des espaces pour commentaires écrits. Les distributions des scores des cinq groupes ont été comparées à l’aide du test non-paramétrique de Mann–Whitney. Les commentaires des répondants ont fait l’objet d’une analyse qualitative thématique. Résultats : Les cinq groupes soulignent l’importance de ne pas discriminer ou stéréotyper les groupes sur la base de leur origine culturelle. Les professeurs expriment majoritairement la nécessité d’investir plusieurs heures de travail supplémentaire pour s’approprier le nouveau contenu. Les spécialistes en sciences sociales font référence à la nécessité d’une approche systémique pour la formation médicale. Les patients abordent la transmission des connaissances expérientielles et les étudiants sont peu critiques et cherchent des réponses claires, concrètes, clairement explicitées. Les résultats des analyses statistiques ne sont pas significatifs. Conclusion : La recherche a permis de mettre en évidence la valeur ajoutée de l’implication de chacun des groupes dans un processus de révision d’une partie du curriculum. La contribution des patients a démontré une valeur ajoutée particulière en proposant une vision et une sensibilisation à la complexité des situations cliniques et au vécu expérientiel de la maladie et de la vie avec la maladie.

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)0.065
metaresearch head score (Gemma)0.089
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 score0.065
Threshold uncertainty score0.343

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0650.089
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0080.008
Scholarly communication0.0110.006
Open science0.0030.009
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.022
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.304 · 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

Citations3
Published2020
Admission routes2
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