Explicitation du raisonnement clinique : méthodologie novatrice menant à l’identification de deux étapes de développement au cours des 12 mois entourant la fin de la formation préclinique et le début de la formation clinique d’étudiants en médecine
Bibliographic record
Abstract
Le raisonnement clinique est complexe et son développement demeure méconnu, car les études portent principalement sur le processus cognitif de l’expert. Le but de l’étude doctorale est d’explorer le développement du raisonnement clinique d’étudiants selon une perspective multidimensionnelle et longitudinale en prenant appui sur un modèle multidimensionnel du raisonnement clinique et le concept de compétence. Les questions de recherche sont : 1) quelles dimensions du raisonnement clinique se manifestent chez l’étudiant ? 2) quelles étapes de développement est-il possible de repérer ? Il s’agit d’une étude de cas multiples explorant le développement de cinq dimensions : « Représentation », « Processus », « Métacognition », « Connaissances » et « Structures ». Quatre étudiants furent rencontrés à quatre moments entre la fin de leur formation préclinique et le début de leur formation clinique (12 mois). Chaque étudiant réalisait 1) une entrevue médicale avec un patient standardisé; 2) un entretien d’explicitation à partir d’une vidéo; 3) une carte cognitive et 4) une entrevue semi-dirigée. Des analyses intracas puis intercas furent réalisées suivant les étapes de condensation des données, de présentation des résultats et d’élaboration des conclusions. L’analyse en profondeur a permis de conclure que les cinq dimensions du raisonnement clinique sont présentes chez les étudiants dès la fin de leur formation préclinique et qu’il existe une interdépendance entre ces dimensions. De plus, cinq transformations témoignent du développement du raisonnement clinique chez l’étudiant, soit 1) l’automatisation et l’adaptation des connaissances procédurales reliées à la démarche de la collecte d’informations; 2) le déplacement de la cible de la régulation; 3) le passage d’une recherche de cohérence entre les signes et les symptômes à l’évaluation des hypothèses; 4) le passage du recours aux connaissances biomédicales à l’utilisation marquée des connaissances cliniques et 5) l’émergence de scripts. Ces transformations témoignent de deux grandes étapes de développement. Il s’agit de 1) l’intégration de la démarche de la collecte d’informations ainsi que 2) du passage d’une démarche de compréhension à une démarche de catégorisation. S’inscrivant dans l’interrelation recherche-formation-pratique, les conclusions et la méthodologie de la présente étude invitent à poursuivre l’exploration du développement du raisonnement clinique chez l’étudiant en médecine ainsi que dans d’autres domaines de la santé.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.087 | 0.291 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".