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Record W4319829141 · doi:10.34119/bjhrv6n1-177

Percepção das atividades profissionais confiáveis (APCS) entre estudantes de medicina do 4º e 10º períodos de uma faculdade mineira

2023· article· pt· W4319829141 on OpenAlexaboutno aff
Soraia Aparecida Da Silva, Bárbara de Lourdes Gurgel, Bárbara Letícia Andrade Vieira, Gabriel Debortoli Fernandes, Marina Teixeira De Sousa, Sophia Oliveira Rezende

Bibliographic record

VenueBrazilian Journal of Health Review · 2023
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicHealth Education and Validation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: Atividades Profissionais Confiáveis (APCs) configuram um novo conceito em educação médica que tem suscitado muito interesse entre os educadores, levando diversas escolas médicas a adaptarem seus currículos a essa nova forma de avaliação. As APCs são atividades práticas profissionais que demandam competências específicas e constituem o fazer diário dos médicos, podendo ser entendidas como as competências ou habilidades que devem ser realizadas na atenção ao paciente. Cada uma dessas atividades tem certo nível de complexidade e exige que o estudante ou profissional domine habilidades pré-estabelecidas necessárias para realizá-las. O Canadian Medical Education Directions for Specialists (CanMEDS) é um modelo estruturado canadense que estabelece 7 tipos de competências-chave, que são consideradas competências necessárias a todos os médicos para atender aos cuidados de saúde dos pacientes, comunidades e sociedades às quais servem. Objetivo: Este estudo avaliou a capacidade de identificar as competências necessárias (APCs) ao bom exercício profissional entre alunos do curso de medicina do 4º e 10º períodos de uma faculdade de medicina, verificando se houve ganho no reconhecimento das habilidades no decorrer da graduação. Métodos: foi apresentada aos alunos participantes uma situação problema em que era possível identificar 3 das 7 competências preconizadas. A resposta foi na forma de texto livre. Posteriormente, os pesquisadores submeteram as respostas a uma avaliação previamente estruturada, com resultado dicotômico: identificou a habilidade, não identificou a habilidade. Em seguida os dados foram tabulados. Resultado: A habilidade com maior reconhecimento foi estudioso, em ambas as turmas, com 84% no quarto período e 100% no décimo período. A habilidade de colaborador foi reconhecida por 89% do décimo período e 73% do quarto período. A habilidade menos reconhecida em ambas as turmas foi comunicador, com 89% de reconhecimento no décimo período e 59% no quarto período. Conclusão: Houve ganho na identificação das habilidades quando comparado alunos do quarto e décimo período, mas não como uma grandeza linear, provavelmente porque tais habilidades já são trabalhadas deste o ciclo básico. Com relação à graduação previa na área da saúde, os alunos do quarto período apresentaram melhor reconhecimento das habilidades em comparação com os alunos do mesmo período. O mesmo não foi observado nos alunos do décimo período. A habilidade com maior índice de reconhecimento foi a de estudioso, isto deve estar relacionado ao fato de ser esta uma habilidade frequentemente associada ao ensino superior da área da saúde.

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)0.042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.057

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.042
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.158
GPT teacher head0.510
Teacher spread0.352 · 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 designObservational
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

Citations0
Published2023
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