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Enregistrement W2625049094 · doi:10.4300/jgme-d-16-00851.1

A Call for Collegiality in Residency

2017· editorial· en· W2625049094 sur OpenAlexaff
Justin N. Hall, Sherman G. Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Graduate Medical Education · 2017
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Education, Practice, Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollegialityActive listeningPsychologyMedical educationnobodyService (business)Residency trainingMedicinePublic relationsPedagogyBusinessContinuing educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A residency program can be many things to the trainee: part workplace, part classroom, and part support network. Often, our residency programs become something of a second home. Given the stressful and demanding nature of residency education, we rely on the individuals around us to help create a safe and productive learning environment. The people around us often make the difference between a supportive environment and a toxic one.All residents can remember a call shift when everyone seemed to be having a bad night. One of those nights when everyone had only nasty things to say, when nobody was in the mood to help. It did not matter whether you were the attending, resident, nurse, clerical staff, or medical student—everyone else was the enemy. We all took part in making it an especially bad night.But why? Long hours, insufficient sleep, challenging cases, stress, and lack of staff support are frequently cited reasons. They are simply easy excuses to rationalize our behavior.Maybe it is a radical idea, but our nights (and days) might just go that much better if everyone was collegial. So what does collegiality look like? It starts with establishing a working relationship through a simple introduction to your team—this includes your direct service team, other health professionals, and consultants. It challenges us to recognize that everyone in the hospital is busy and that we're in it together for the benefit of our patients. It means genuinely listening to our colleagues, understanding their concerns, hearing their call for help, and moving beyond self-interest. It requires recognition and appreciation of the unique skill set and expertise that each of us brings to the patient experience.Communicating effectively and negotiating disagreement respectfully through an informed discussion, particularly in cases where generalist and specialist disagree on the reasons or urgency to do something, builds trust and credibility among resident colleagues. It involves making the extra little effort whenever possible.We will not stop advocating for improvements to residency training, including fatigue management strategies, better call room environments, more inclusive work environments, and valuing education over service. As we work toward making those values universal, however, we can do ourselves a favor and treat each other well.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0200,010
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0030,026
Intégrité de la recherche0,0190,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,019

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,441 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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