Do Canadian and Japanese palliative care physicians perceive the concept of resilience differently?
Notice bibliographique
Résumé
Teaching about resilience is one of the biggest challenges in medical education. One of the problems of currently accepted definitions is that they attribute individualistic notions mainly originating in North American society, such as “endure ongoing hardship,” “thrive on challenges,” “be healthy,” and “be stronger.” In response to this situation, Tsuchiya et al (2017) proposed a description of a broader model of a resilient physician in healthcare that incorporates concepts of self-definition as described in both North American and the East Asian societies; that is, “a person’s capacity to be aware of the aspects of the self differently identified in each context, and to consciously value oneself and others in the context”. However, the concept is still theoretical, and more empirical understanding is needed.This presentation will examine the findings from our exploratory study on physician resilience using semi-structured interviews with 20 palliative care physicians (10 each in Canada and Japan) to answer the following questions:(1) Are there any differences in the way Canadian and Japanese palliative care physician perceive resilience? (2) What factors might affect the similarities or differences of their perceptions of resilience? (3) Are these findings consistent with Tsuchiya’s description? Following qualitative analysis using a grounded theory approach, a schematic representation of resilience in physicians will be offered, to inform a coherent educational program for resilient healthcare professionals.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».