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Enregistrement W2038461673 · doi:10.1071/ah10925

Intern culture, internal resistance: uptake of peer review in two Australian hospital internship programs

2011· article· en· W2038461673 sur OpenAlexaboutno aff
Cathy Owen, Paul W. Mathews, Christine Phillips, Wayne Ramsey, Gerry Corrigan, Mark L. Bassett, Johannes Wenzel

Notice bibliographique

RevueAustralian Health Review · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésInternshipResistance (ecology)Population healthMedicineHealth economicsPublic healthGovernment (linguistics)NursingFamily medicineMedical educationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. To compare the uptake of peer review among interns in mandatory and voluntary peer-review programs. Population. All first and second year graduates (n = 105) in two Australian hospitals. Main outcome measures. Completion of peer review, and reported responses by doctors to peer review. Results. Eight of sixty interns undertaking the mandated program completed all steps. In the voluntary program, none of 45 interns did so. Resistance to peer review occurred at all stages of the trial, from the initial briefing sessions to the provision of peer-review reports. Discussion. Hospital internship is a critical period for the development of professional identity among doctors. We hypothesise that resistance to peer review among novice doctors reflects a complex tension between the processes underpinning the development of a group professional identity in hospital, and a managerial drive for personal reflection and accountability. Peer review may be found threatening by interns because it appears to run counter to collegiality or ‘team culture’. In this study, resistance to peer review represented a low-cost strategy in which the interns’ will could be asserted against management. Conclusion. To enhance uptake, peer review should be structured as key to clinical development, and modelled as a professional behaviour by higher-status colleagues. What is known about this topic? In non-clinical settings, peer review can lead to improvements in performance. Studies in the US and Canada have demonstrated that junior doctors in hospital have low rates of uptake of peer review. What does this paper add? In Australia, junior doctors had low rates of engagement with both mandatory and voluntary peer review. Peer review may be resisted because it threatens to undermine the collegiate atmosphere among hospital peers. What are the implications for practice? Peer review should be modelled as professional behaviour by higher-status colleagues, especially registrars and consultants, and presented as central to improvement in clinical skills.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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