Entrustment of the on-call senior medical resident role: implications for patient safety and collective care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The on-call responsibilities of a senior medicine resident (SMR) may include the admission transition of patient care on medical teaching teams (MTT), supervision of junior trainees, and ensuring patient safety. In many institutions, there is no standardised assessment of SMR competency prior to granting these on-call responsibilities in internal medicine. In order to fulfill competency based medical education requirements, training programs need to develop assessment approaches to make and defend such entrustment decisions. The purpose of this study is to understand the clinical activities and outcomes of the on-call SMR role and provide training programs with a rigorous model for entrustment decisions for this role. METHODS: This four phase study utilizes a constructivist grounded theory approach to collect and analyse the following data sets: case study, focus groups, literature synthesis of supervisory practices and return-of-findings focus groups. The study was conducted in two Academic Health Sciences Centres in Ontario, Canada. The case study included ten attending physicians, 13 SMRs, 19 first year residents and 14 medical students. The focus groups included 19 SMRs. The later, return-of-findings focus groups included ten SMRs. RESULTS: Five core on-call supervisory tasks (overseeing ongoing patient care, briefing, case review, documentation and preparing for handover) were identified, as well as a range of practices associated with these tasks. We also identified challenges that influenced the extent to which SMRs were able to effectively perform the core tasks. At times, these challenges led to omissions of the core tasks and potentially compromised patient safety and the admission transition of care. CONCLUSION: By identifying the core supervisory tasks and associated practices, we were able to identify the competencies for the on-call SMR role. Our findings can further be used by training programs for assessment and for making entrustment decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».