Understanding the effect of resident duty hour reform: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».