Bibliographic record
Abstract
Sabe-se que o bom uso de habilidades comunicativas entre profissionais da saúde e pacientes trazem benefícios desde a adesão ao tratamento, satisfação dos usuários até diminuição da dor. Apesar disso, o modelo biomédico ainda é predominante na área da saúde, por isso o ensino de habilidades comunicativas que embasem uma prática centrada no paciente desde a graduação tem sido cada vez mais recomendado por pesquisadores. Na área da fonoaudiologia alguns autores sugerem que a análise do estágio clínico supervisionado é uma das maneiras mais eficazes para a compreensão do desenvolvimento dessas habilidades. O estudo buscou identificar e analisar o desenvolvimento do repertório de habilidades de comunicação em estudantes de fonoaudiologia na interação com o paciente em dois estágios clínicos. Participaram da pesquisa duas juízas com formação em psicologia, 25 estudantes matriculados em dois estágios clínicos, três professoras-supervisoras e 32 pacientes adultos. A coleta de dados aconteceu durante três meses, uma vez ao mês os alunos tiveram os atendimentos gravados e as filmagens foram analisadas pelas juízas e professoras-supervisoras enquanto os estudantes realizaram autoavaliações após os atendimentos O guia Calgary-Cambridge foi utilizado como referência para as análises e autoavaliação. Os pacientes foram entrevistados após os atendimentos. Os dados foram submetidos ao Teste de Friedman e Bonferroni como post hoc, as entrevistas analisadas qualitativamente. Os resultados apontaram que houve diferença estatisticamente significativa ao longo do estágio apenas na habilidade de Estabelecer o contato inicial. Concluiu-se que os estudantes apresentaram bom uso das habilidades desde o primeiro mês de atuação com melhora do repertório ao final do estágio. Os grupos têm percepção similar quanto ao uso positivo das habilidades, sendo que a avaliação mais positiva foi dos pacientes, porém, houve divergências sobre as habilidades que se destacaram positivamente e as que merecem atenção devido às características dos estágios, experiências anteriores de pacientes e supervisoras bem como necessidade de constante feedback de desempenho para que os estudantes possam (auto)monitorar suas habilidades.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.088 | 0.043 |
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".