Operating from the Other Side of the Table: Control Dynamics and the Surgeon Educator
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critical moments in operations cause the surgeon to transition from a relatively "automatic" mode of operating to a more attentive mode-previously referred to as "slowing down when you should." Using this framework, this study explored how academic surgeons manage and balance the often competing responsibilities of patient safety and education during the slowing-down moments. STUDY DESIGN: This study used a constructivist approach to grounded theory methodology to explore an emergent theme of control among academic surgeons. Twenty-eight surgeons were interviewed across 4 academic teaching hospitals, and 5 general (hepato-pancreatico-biliary) surgeons were observed. Thematic analysis of the transcripts and field notes was conducted and iteratively elaborated and refined as data collection progressed with all team members. A reflexive approach was adopted throughout. RESULTS: An interesting control dynamic emerged as surgeons discussed the need to maintain a sense of control of an operation regardless of how much manual control they had. A dual responsibility to education and patient safety was apparent, with surgeons describing and demonstrating numerous strategies for negotiating manual control with the trainee during the critical slowing-down moments. An assessment of the trainee was implicit in the negotiation process. Numerous complications of control were identified ("bargaining," "skidding") as a product of this control dynamic. CONCLUSIONS: Operating from the "other side of the table" sets up a control dynamic that requires manipulation and negotiation on the part of the academic surgeon. Understanding these issues informs surgeons in their supervisory role, offering avenues for optimizing surgical training.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle