Barriers and Enablers to Direct Observation of Trainees’ Clinical Performance: A Qualitative Study Using the Theoretical Domains Framework
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Direct observation is essential to assess and provide feedback to medical trainees. However, calls for its increased use in medical training persist as learners report that direct observation occurs infrequently. This study applied a theory-driven approach to systematically investigate barriers and enablers to direct observation in residency training. METHOD: From September 2016 to July 2017, semistructured interviews of faculty and residents at The Ottawa Hospital were conducted and analyzed. An interview guide based on the theoretical domains framework (TDF) was used to capture 14 domains that may influence direct observation. Interview transcripts were independently coded using direct content analysis, and specific beliefs were generated by grouping similar responses. Relevant domains were identified based on the frequencies of beliefs reported, presence of conflicting beliefs, and perceived influence on direct observation practices. RESULTS: Twenty-five interviews (12 residents, 13 faculty) were conducted, representing 10 specialties. Ten TDF domains were identified as influencing direct observation: knowledge, skills, beliefs about consequences, social/professional role and identity, intention, goals, memory/attention/decision processes, environmental context and resources, social influences, and behavioral regulation. Discord between faculty and resident intentions, coupled with social expectations that residents should be responsible for ensuring that observations occur, was identified as a key barrier. Additionally, competing demands identified across multiple TDF domains emerged as a pervasive theme. CONCLUSIONS: This study identified key barriers and enablers to direct observation. These influencing factors provide a basis for the development of potential strategies aimed at embedding direct observation as a routine pedagogical practice in residency training.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».