The Junior Resident's Perspective of Learning in a Simulation‐Based Otolaryngology Boot Camp
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: 1) Determine what residents experience in an otolaryngology boot camp (OBC). 2) Understand how the individual resident's background influences learning. Methods: Using a qualitative phenomenological approach, investigators interviewed 36 junior otolaryngology residents who had participated in a one‐day simulation‐based OBC. The residents attended camps in Washington, DC (July 2012), or in London, Ontario (September 2012). A semi‐structured interview of each resident was recorded and transcribed. Using Moustakaa'ss analysis, the interviews were broken up into codes and clusters to create a codebook. To ensure trustworthiness of the qualitative data, investigators used upfront debriefing, investigator triangulation, epoche, reciprocal coding of transcripts, member checks, and thick, rich description. Results: Five learning themes emerged during OBC: 1) Residents aim to gain knowledge and experience to positively affect their performance and patient outcomes. 2) Prior clinical experience and OBC's realistic scenarios influenced resident learning. 3) The residents valued their development of leadership and teamwork. 4) Residents actively learn by synthesis and application of their knowledge. 5) The faculty plays a critical role in the boot camp. Conclusions: The Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) has specific core requirements to improve resident performance and competency. To address this, innovative otolaryngology faculty has developed specialty specific boot camps, and quantitative research has documented the learners’ performance gains. Using the residents’ own words, this qualitative research study shows how residents learn and why residents benefit from attending a simulation‐based otolaryngology boot camp. This research will help us better understand our learners and how we can improve their learning experience.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».