Transition to practice: Evaluating the need for formal training in supervision and assessment among senior emergency medicine residents and new to practice emergency physicians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Emergency medicine residents may be transitioning to practice with minimal training on how to supervise and assess trainees. Our study sought to examine: 1) physician comfort with supervision and assessment, 2) what the current training gaps are within these competencies, and 3) what barriers or enablers might exist in implementing curricular improvements. METHODS: Qualitative data were collected in two phases through individual interviews from September 2016 to November 2017, at the University of Toronto and McMaster University after receiving ethics approval from both sites. Eligible participants were final year emergency medicine residents, residents pursuing an enhanced skills program in emergency medicine, and attendings within their first 3 years of practice. A semi-structured interview guide was developed and refined after phase one, to reflect content identified in the first set of interviews. All interviews were recorded, transcribed, coded, and collapsed into themes. Data analysis was guided by constructivist grounded theory. RESULTS: A thematic analysis revealed five themes: 1) Supervision and assessment skills were acquired passively through modelling, 2) the training available in these areas is variably used, creating a diversity of comfort levels, 3) competing priorities in the emergency department represent significant barriers to improving supervision and assessment; 4) providing negative feedback is difficult and often avoided; and 5) competence by design will act as an impetus for formal curriculum development in these areas. CONCLUSIONS: As programs transition to competence by design, there will be a need for formal training in supervision and assessment, with a focus on negative feedback, to achieve a standardized level of competence among emergency physicians.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».