que estudantes nos contam sobre as entrevistas narrativas
Bibliographic record
Abstract
Romper com o modelo biomédico é necessário, e o ponto inicial pode vir com a compreensão da narrativa do usuário ou da usuária. Este estudo buscou avaliar a compreensão de estudantes de medicina das narrativas de adoecimento, utilizando a entrevista McGill Illness Narrative Interview (MINI). Trata-se de estudo exploratório, descritivo e qualitativo, realizado durante cinco semanas com 11 estudantes do quinto ano de uma universidade privada, no internato de Medicina de Família e Comunidade, que prestavam atendimento a 29 pessoas usuárias de unidades de saúde. Por meio de encontros individuais on-line, foram levantadas questões sobre essa experiência. Os relatos foram inseridos em núcleos argumentais, o que possibilitou o estabelecimento de relações com o referencial teórico da Medicina Narrativa, da Antropologia Médica e da Clínica Ampliada. Para os alunos e alunas houve uma nova experiência de entrevista clínica, uma valorização da narrativa e o desejo de incorporar uma abordagem mais ampliada à sua prática, embora não contemplem incorporar o MINI na sua forma integral, atribuindo a isso dificuldades na rotina médica. Acreditamos que o MINI pode colaborar com a aquisição de competências interpretativa e narrativa em estudantes, embora o ensino esteja ainda, em parte, vinculado ao modelo biomédico.
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 | 0.017 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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.
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".