Adapting Feedback to Individual Residents: An Examination of Preceptor Challenges and Approaches
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Feedback conversations between preceptors and residents usually occur in closed settings. Little is known about how preceptors address the challenges posed by residents with different skill sets, performance levels, and personal contexts. Objective This study explored the challenges that preceptors experienced and approaches taken in adapting feedback conversations to individual residents. Methods In 2015, 18 preceptors participated in feedback simulations portraying residents with variations in skill, insight, confidence, and distress, followed by debriefing of the feedback conversation with a facilitator. These interactions were recorded, transcribed, and analyzed using thematic and framework analysis. Results The preceptors encountered common challenges with feedback conversations, including uncertainty in how to individualize feedback to residents and how to navigate tensions between resident- and preceptor-identified goals. Preceptors questioned their ability to enhance skills for highly performing residents, whether they could be directive when residents had insight gaps, how they could reframe the perceptions of the overly confident resident, and whether they should offer support to emotionally distressed residents or provide feedback about performance. Preceptors adapted their approach to feedback, drawing on techniques of coaching for highly performing residents, directing for residents with insight gaps, mediation with overly confident residents, and mentoring with emotionally distressed residents. Conclusions Examining the feedback challenges preceptors encounter and the approaches taken to adapt feedback to individual residents can provide insight into how preceptors meet the challenges of competency-based medical education, in which frequent, focused feedback is essential for residents to achieve educational milestones and entrustable professional activity expectations.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».