Residents’ use of mobile technologies: three challenges for graduate medical education
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
Introduction: The practice of medicine involves, among other things, managing ambiguity, interpreting context and making decisions in the face of uncertainty. These uncertainties, amplified for learners, can be negotiated in a variety of ways; however, the promise, efficiency and availability of mobile technologies and clinical decision supports make these tools an appealing way to manage ambiguity.Mobile technologies are becoming increasingly prevalent in medical education and in the practice of medicine. Because of this, we explored how the use of mobile technologies is influencing residents' experiences of graduate medical education. Methods: We conducted an 18-month qualitative investigation to explore this issue. Our research was conceptually and theoretically framed in sociomaterial studies of professional learning. Specifically, our methods included logging of technology use and related reflexive writing by residents (n=10), interviews with residents (n=12) and interviews with faculty (n=6). Results: We identified three challenges for graduate medical education related to mobile technology use: (1) efficiency versus critical thinking; (2) patient context versus evidence-based medicine and (3) home/work-life balance. Discussion: In this digital age, decontextualised knowledge is readily available. Our data indicate that rather than access to accurate knowledge, the more pressing challenge for medical educators is managing how, when and why learners choose to access that information.
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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 | 0,027 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle