Failure to flow: An exploration of learning and teaching in busy, multi-patient environments using an interpretive description method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle