Family medicine graduates' perceptions of intimidation, harassment, and discrimination during residency training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite there being considerable literature documenting learner distress and perceptions of mistreatment in medical education settings, these concerns have not been explored in-depth in Canadian family medicine residency programs. The purpose of the study was to examine intimidation, harassment and/or discrimination (IHD) as reported by Alberta family medicine graduates during their two-year residency program. METHODS: A retrospective questionnaire survey was conducted of all (n = 377) family medicine graduates from the University of Alberta and University of Calgary who completed residency training during 2001-2005. The frequency, type, source, and perceived basis of IHD were examined by gender, age, and Canadian vs international medical graduate. Descriptive data analysis (frequency, crosstabs), Chi-square, Fisher's Exact test, analysis of variance, and logistic regression were used as appropriate. RESULTS: Of 377 graduates, 242 (64.2%) responded to the survey, with 44.7% reporting they had experienced IHD while a resident. The most frequent type of IHD experienced was in the form of inappropriate verbal comments (94.3%), followed by work as punishment (27.6%). The main sources of IHD were specialist physicians (77.1%), hospital nurses (54.3%), specialty residents (45.7%), and patients (35.2%). The primary basis for IHD was perceived to be gender (26.7%), followed by ethnicity (16.2%), and culture (9.5%). A significantly greater proportion of males (38.6%) than females (20.0%) experienced IHD in the form of work as punishment. While a similar proportion of Canadian (46.1%) and international medical graduates (IMGs) (41.0%) experienced IHD, a significantly greater proportion of IMGs perceived ethnicity, culture, or language to be the basis of IHD. CONCLUSIONS: Perceptions of IHD are prevalent among family medicine graduates. Residency programs should explicitly recognize and robustly address all IHD concerns.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».