Application of performance psychology to emergency medicine resident physicians
Notice bibliographique
Résumé
Medical residents are consistently faced with high expectations and enormous performance pressures during their training. Current literature suggests this can reduce overall health and well being and impede job performance. Utilizing strategies common to the field of performance psychology, a High Performance Physician (HPP) program was designed to meet the demands of post-graduate medical residency and integrated into a residency program at a Canadian medical school's department of Emergency Medicine. The primary interest was to capture the phenomena of 22 emergency residents as they progressed through the HPP program. A qualitative approach was used which included pre and post surveys to assess the residents' perspectives and to identify areas of concern that they wanted to address. Secondly, four class sessions were held with the residents to present and discuss various topics consistent with performance psychology. Lastly, an online discussion group was used to keep ideas and discussions going in between sessions. Testimony from these online exchanges, discussions and post-surveys were printed and analyzed through a process of thematic analysis and developed into a narrative. Pre-surveys identified three areas of concern: a) maintaining perspective, b) coping effectively and c) sustaining optimal performance. Furthermore, the notion of sanctuary, both in the group sessions and online exchanges was highlighted. Recommendations for further research will be discussed, as will guidelines for qualitative research within the post-graduate medical education context.Acknowledgments: Dr. Chau Pham; Dr. Shelly Zubert; Dr. Miteb Algithami; Dr. Cal Botterill
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».