Proposition d'un outil pédagogique d'aide à la supervision vidéo dans l'apprentissage de la communication en médecine générale : enquête qualitative auprès de maîtres de stage
Bibliographic record
Abstract
Contexte : L'apprentissage de la communication médecin-patient permet d'améliorer la qualité des soins. Elle est un enjeu majeur des études médicales. La supervision par observation directe avec enregistrement vidéo (SODEV) est utilisée depuis plus de 40 ans avec succès dans cet objectif, notamment au Québec. Les obstacles techniques et humains (appréhension, manque de formation) ont jusqu'alors limité son utilisation en France.Objectifs : Mise en place d'un outil associant SODEV et grille de Calgary-Cambridge, auprès d'internes en formation et leurs maîtres de stage, visant à créer les conditions favorables à une utilisation efficiente et acceptable.Méthodologie : Cette étude qualitative à la méthodologie stricte (entretiens semi-directifs, double encodage, triple analyse des données à l'aide d'un logiciel dédié) a exploré le ressenti des maîtres de stages ayant testé l'outil sur sa facilité d'utilisation et son intérêt pour améliorer la supervision.Résultats: Nous avons suivi durant un an 4 maîtres de stages et 6 internes au sein de la Maison de Santé de Ruelle-sur-Touvre (Charente), sur 45 enregistrements vidéo. Nous sommes arrivés à saturation des thèmes sans pouvoir prétendre à saturation des données devant la taille de l'échantillon. L'acceptation par les patients a été de 93%. Les maîtres de stages ont mis en avant la simplicité d'utilisation de l'outil. La spécificité de la SODEV dans l'apprentissage des compétences relationnelles a été soulignée. L'association de la vidéo à la grille de Calgary-Cambridge a permis d'améliorer la qualité de la supervision du point de vue des maîtres de stages, et de compenser l'absence de formation spécifique. Une démarche évoquant l'ALOBA (Agenda Led Outcome Based Analysis) a été adoptée spontanément pas les maîtres de stages. Ces données confirment la bibliographie anglo-saxonne sur le sujet.Conclusion : Cet outil est simple, efficient pour améliorer l'apprentissage des compétences relationnelles, avec des apports spécifiques. Son usage doit être généralisé.
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 | 0.061 | 0.059 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; 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".