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Enregistrement W1966508980 · doi:10.9778/cmajo.20130049

Understanding the effect of resident duty hour reform: a qualitative study

2014· article· en· W1966508980 sur OpenAlexaffvenueabout
Peter E. Wu, Lynfa Stroud, Heather McDonald-Blumer, B.M. Wong

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessGraduate medical educationDutyEmergency departmentMedicineNursingIsolation (microbiology)Grounded theoryAmbulatory careMedical educationQualitative researchPsychologyFamily medicineHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Concern surrounding the effect of resident fatigue on patient care recently led the National Steering Committee on Resident Duty Hours to publish Canadian recommendations suggesting that duty periods of 24 or more consecutive hours without restorative sleep should be avoided. We sought to characterize how different training programs are preparing for the effect of such changes on education, patient care and provider well-being. METHODS: Using constructivist grounded theory methodology, we conducted 18 one-on-one semistructured interviews with program directors, division directors and department chiefs from 11 residency programs affiliated with one Canadian medical school. We gathered and analyzed data iteratively until we reached theoretical saturation. RESULTS: The key theme articulated by our participants was that changes in resident duty hours would potentially lead to gaps in the provision of clinical care. These changes affect acute care specialties based primarily in the inpatient setting (e.g., medicine, surgery) more than primarily ambulatory (e.g., family medicine) or shift-model based (e.g., emergency) specialties. Potential strategies to address gaps in clinical care include resident-based solutions, faculty-based solutions and solutions based on other providers (e.g., nonacademic physicians, physician extenders). Each solution has unique advantages and disadvantages in terms of education, continuity of care, preparedness for practice and provider well-being. INTERPRETATION: Our data-driven framework serves as a guide for programs to anticipate challenges of satisfying clinical care needs in the face of changes to resident duty hours, while balancing education, care continuity, preparedness for practice and provider well-being. Our findings challenge the "one-size-fits-all" approach to changes to resident duty hours and endorse flexibility in enacting duty hour regulations based on specialty-specific factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,012
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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