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Enregistrement W2793507787 · doi:10.1007/s40037-018-0403-3

The do’s, don’t and don’t knows of supporting transition to more independent practice

2018· article· en· W2793507787 sur OpenAlexaff
Sarah Yardley, Michiel Westerman, Maggie Bartlett, J. Mark Walton, Julie MacAulay Smith, Ed Peile

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Medical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingCareer PathwaysInclusion (mineral)Transition (genetics)Independence (probability theory)Medical educationPsychologyMEDLINEMedicineSocial psychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Transitions are traditionally viewed as challenging for clinicians. Throughout medical career pathways, clinicians need to successfully navigate successive transitions as they become progressively more independent practitioners. In these guidelines, we aim to synthesize the evidence from the literature to provide guidance for supporting clinicians in their development of independence, and highlight areas for further research. METHODS: Drawing upon D3 method guidance, four key themes universal to medical career transitions and progressive independence were identified by all authors through discussion and consensus from our own experience and expertise: workplace learning, independence and responsibility, mentoring and coaching, and patient perspectives. A scoping review of the literature was conducted using Medline database searches in addition to the authors' personal archives and reference snowballing searches. RESULTS: 387 articles were identified and screened. 210 were excluded as not relevant to medical transitions (50 at title screen; 160 at abstract screen). 177 full-text articles were assessed for eligibility; a further 107 were rejected (97 did not include career transitions in their study design; 10 were review articles; the primary references of these were screened for inclusion). 70 articles were included of which 60 provided extractable data for the final qualitative synthesis. Across the four key themes, seven do's, two don'ts and seven don't knows were identified, and the strength of evidence was graded for each of these recommendations. CONCLUSION: The two strongest messages arising from current literature are first, transitions should not be viewed as one moment in time: career trajectories are a continuum with valuable opportunities for personal and professional development throughout. Second, learning needs to be embedded in practice and learners provided with authentic and meaningful learning opportunities. In this paper, we propose evidence-based guidelines aimed at facilitating such transitions through the fostering of progressive independence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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