Failure to flow: An exploration of learning and teaching in busy, multi-patient environments using an interpretive description method
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As patient volumes continue to increase, more attention must be paid to skills that foster efficiency without sacrificing patient safety. The emergency department is a fertile ground for examining leadership and management skills, especially those that concern prioritization in multi-patient environments. We sought to understand the needs of emergency physicians (EPs) and emergency medicine junior trainees with regards to teaching and learning about how best to handle busy, multi-patient environments. METHOD: A cognitive task analysis was undertaken, using a qualitative approach to elicit knowledge of EPs and residents about handling busy emergency department situations. Ten experienced EPs and 10 junior emergency medicine residents were interviewed about their experiences in busy emergency departments. Transcripts of the interviews were analyzed inductively and iteratively by two independent coders using an interpretive description technique. RESULTS: EP teachers and junior residents differed in their perceptions of what makes an emergency department busy. Moreover, they focused on different aspects of patient care that contributed to their busyness: EP teachers tended to focus on volume of patients, junior residents tended to focus on the complexity of certain cases. The most important barrier to effective teaching and learning of managerial skills was thought to be the lack of faculty development in this skill set. CONCLUSIONS: This study presents qualitative data that helps us elucidate how patient volumes affect our learning environments, and how clinical teachers and residents operate within these environments.
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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 | 0,041 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».