Incorporating Lifelong Learning From Residency to Practice: A Qualitative Study Exploring Psychiatry Learners' Needs and Motivations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There has been an increased focus on lifelong learning (LLL) as a core competency to develop master learners in medical education across the learner continuum. The purpose of this study was to explore the perceptions of psychiatry residents and faculty about LLL implementation, motivation, and training needs. METHODS: This qualitative study was conducted in a large, urban, multisite psychiatry training program as part of a larger mixed methods study of LLL in psychiatry education. Using a purposive sampling approach, psychiatry residents were recruited to participate in focus groups; early career psychiatrists and psychiatry educators were recruited to participate in semistructured interviews. Content analysis of interviews and focus groups was done using the iterative, inductive method of constant comparative analysis. RESULTS: Of the 34 individuals participating in the study, 23 were residents, six were psychiatry educators, and five were early career psychiatrists. Three predominant themes were identified in participants' transcripts related to (1) the need for LLL training in residency training; (2) the implementation of LLL in residency training and practice; and (3) the spectrum of motivation for LLL from residency training into practice. DISCUSSION: This study identified the lack of preparation for LLL in residency training and the impact of this gap for psychiatrists transitioning into practice. All participants described the importance of integrating LLL training within clinical rotations and the importance of grounding LLL within the clinical workplace early in residency training to support the delivery of effective, high-quality patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».