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Record W4200051290 · doi:10.4414/bms.2021.20393

Faire tomber les vieux schmas

2021· article· fr· W4200051290 on OpenAlexaff
Julia Rippstein

Bibliographic record

VenueBulletin des Médecins Suisses · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicMedicine and Dermatology Studies History
Canadian institutionsCanadian Bulletin of Medical History
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La formation interprofessionnelle dans la pratiqueFaire tomber les vieux schémas Julia Rippstein Rédactrice du Bulletin des médecins suissesLa Suisse est en retard en matière de formation interprofessionnelle des métiers de la santé.Cependant, divers projets ont été mis en place ces dernières années et connaissent un franc succès, à l'image de la station de formation clinique interprofessionnelle zurichoise.Le Bulletin des médecins suisses a accompagné des étudiants pendant une journée.10h30, l'ambiance est studieuse dans le bureau de la Clinique de traumatologie de l'Hôpital universitaire de Zurich (USZ).On s'attelle à la paperasse, on tient à jour les dossiers de patients.Une jeune femme entre dans la pièce et demande poliment, mais avec détermination, à ses collègues absorbés: «Je peux vous déranger un instant?J'ai une question sur ce patient: a-t-il déjà entamé sa rééducation de la main?» Les yeux se lèvent immédiatement des écrans, la réponse fuse: «Oui, il a déjà commencé sa thérapie.»Une scène a priori banale.Pourtant elle ne se déroule pas dans un bureau comme les autres: il réunit des étudiants en médecine, en soins infirmiers, en physiothérapie et en diététique qui, supervisés par des «facilitateurs», s'occupent de patients de manière autonome durant plusieurs semaines et apprennent ainsi à travailler de manière interprofessionnelle. Ce concept s'appelle ZIPAS, la station de formation clinique interprofessionnelle zurichoise.Lancé à l'automne 2019, ce projet s'inspire du modèle suédois éprouvé depuis près de trente ans et s'adresse aux étudiants en santé en fin de formation.Le but: casser les barrières entre les professions, connaître et comprendre les tâches respectives, exercer la collaboration interprofessionnelle et savoir comment l'améliorer.Bref, ancrer l'interprofessionnalité dans le quotidien des différents métiers de la santé dès la formation.Partager un bureau: encore tabou Dans la salle de réunion, la question lancée par la jeune femme, en dernière année de soins infirmiers, s'ensuit d'un «update» spontané des patients suivis par les étudiants en santé.«Qui prend en charge quel patient?Qui a besoin d'aide ou rencontre des problèmes?»,demande Christian, aspirant infirmier et coordinateur du jour.L'ambiance est détendue et cordiale, chacun écoute attentivement et donne les informations dont il dispose.«Ce patient ne va pas être opéré dans un premier temps, mais il faudra réévaluer son cas», dit Tobias, futur médecin.Que corps médical et corps infirmier partagent le même bureau et discutent si ouvertement et en tout temps est encore tabou dans la réalité, souligne Andrea Bärlocher, responsable de la formation ZIPAS.Ce serait très simple à mettre en place, mais cela demande un changement de culture, ajoute-t-elle.Ce vent nouveau est porté par les étudiants ZIPAS, pour lesquels l'interprofessionnalité est une évidence.«J'ai toujours été conscient de l'aspect in-La station de formation ZIPAS encourage les étudiants à communiquer le plus souvent possible entre eux (photo prise en 2019:

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)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: Commentary
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.069

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0110.025
Scholarly communication0.0100.010
Open science0.0010.005
Research integrity0.0050.011
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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 head0.035
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.255 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

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

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Published2021
Admission routes1
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