Clinical teaching: maintaining an educational role for doctors in the new health care environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT AND OBJECTIVES: Good clinical teaching is central to medical education but there is concern about maintaining this in contemporary, pressured health care environments. This paper aims to demonstrate that good clinical practice is at the heart of good clinical teaching. METHODS: Seven roles are used as a framework for analysing good clinical teaching. The roles are medical expert, communicator, collaborator, manager, advocate, scholar and professional. RESULTS: The analysis of clinical teaching and clinical practice demonstrates that they are closely linked. As experts, clinical teachers are involved in research, information retrieval and sharing of knowledge or teaching. Good communication with trainees, patients and colleagues defines teaching excellence. Clinicians can 'teach' collaboration by acting as role models and by encouraging learners to understand the responsibilities of other health professionals. As managers, clinicians can apply their skills to the effective management of learning resources. Similarly skills as advocates at the individual, community and population level can be passed on in educational encounters. The clinicians' responsibilities as scholars are most readily applied to teaching activities. Clinicians have clear roles in taking scholarly approaches to their practice and demonstrating them to others. CONCLUSION: Good clinical teaching is concerned with providing role models for good practice, making good practice visible and explaining it to trainees. This is the very basis of clinicians as professionals, the seventh role, and should be the foundation for the further development of clinicians as excellent clinical teachers.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 découle