Putting performance in context: the perceived influence of environmental factors on work-based performance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Context shapes behaviours yet is seldom considered when assessing competence. Our objective was to explore attending physicians' and trainees' perceptions of the Internal Medicine Clinical Teaching Unit (CTU) environment and how they thought contextual factors affected their performance. METHOD: 29 individuals recently completing CTU rotations participated in nine level-specific focus groups (2 with attending physicians, 3 with senior and 2 with junior residents, and 2 with students). Participants were asked to identify environmental factors on the CTU and to describe how these factors influenced their own performance across CanMEDS roles. Discussions were analyzed using constructivist grounded theory. RESULTS: Five major contextual factors were identified: Busyness, Multiple Hats, Other People, Educational Structures, and Hospital Resources and Policies. Busyness emerged as the most important, but all factors had a substantial perceived impact on performance. Participants felt their performance on the Manager and Scholar roles was most affected by environmental factors (mostly negatively, due to decreased efficiency and impact on learning). CONCLUSIONS: In complex workplace environments, numerous factors shape performance. These contextual factors and their impact need to be considered in observations and judgements made about performance in the workplace, as without this understanding conclusions about competency may be flawed.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,000 | 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 ».