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Record W4406102769 · doi:10.21727/rm.v15i3.4885

Modelo de Ensino One Minute Preceptor nos Cenários de Urgência e Emergência

2024· article· pt· W4406102769 on OpenAlexaff
Maria Cristina Almeida de Souza, Lahis Werneck Vilagra

Bibliographic record

VenueMosaico · 2024
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicHealth Education and Validation
Canadian institutionsNutrasource
Fundersnot available
KeywordsPsychologyHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

As Diretrizes Curriculares Nacionais para o Curso de Medicina, em vigor desde 2014, definem o internato como período obrigatório nos dois últimos anos de formação, buscando aproximar os estudantes da prática médica e do "saber tratar", onde devem passar por vários cenários de prática, entre eles a urgência e emergência (UE). Essencial nesse cenário é o preceptor, profissional que, ao mesmo tempo que desenvolve atividades assistenciais, acompanha e orienta o estudante. Este trabalho tem como objetivo conhecer o perfil e as necessidades pedagógicas dos preceptores atuantes nos cenários de UE do internato médico da Univassouras (Vassouras-RJ), bem como propor capacitação utilizando o modelo OMP. Realizou-se uma pesquisa de campo com preceptores do HUV. Adotou-se uma abordagem através coleta de dados por questionários e análise das reflexões dos preceptores. A aprovação ética foi obtida junto ao Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade de Vassouras. A participação foi de 78% dos preceptores. A análise qualitativa dos discursos é condizente com a literatura e revela a necessidade de formação pedagógica e aprimoramento na integração entre papéis de ensino e atividade clínica, bem como a factibilidade do uso do OMP nesse cenário. Concluiu-se que o perfil de participantes no estudo é de preceptores que valorizam o treinamento pedagógico, mas não têm conhecimento sobre o OMP.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.343
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.002

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 head0.115
GPT teacher head0.402
Teacher spread0.286 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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".

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Published2024
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