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Enregistrement W2907711322 · doi:10.1080/10401334.2018.1556667

Navigating Tensions of Efficiency and Caring in Clerkship: A Qualitative Study

2018· article· en· W2907711322 sur OpenAlexaffabout
Andrew Perrella, Tal Milman, Shiphra Ginsburg, Sarah Wright

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensToronto East General HospitalThe Wilson CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionMedical educationClinical clerkshipEmpathyPsychologySet (abstract data type)Qualitative researchNursingMedicineCurriculumPedagogySocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenomenon: Clerkship is a challenging transition during which medical students must learn to navigate the responsibilities of medical school and clinical medicine. We explored how clerks understand their roles as both medical learners and developing professionals and some of the tensionss that arise therein. Understanding how the clinical learning environment shapes the clerkship role can help educators foster compassionate care. Approach: We conducted 5 focus groups and 1 interview with 3rd-year medical students (n = 14) at University of Toronto between January and June 2016 regarding the perceived role of the clerk, compassionate care, assessment and feedback. Data were analyzed thematically. Findings: In addition to transitioning to a new learning environment, clerkship students assume different roles in response to complex and often competing expectations from preceptors. We identified three main themes: learning to impress preceptors with varying expectations, providing compassionate care—sometimes supported by preceptors, other times being secondary to efficiency—and passing assessments that required a different skill set than simply being a “good clerk.” Insights: Clerks perceive their role as providing compassionate care to patients and balance this with fulfilling the (sometimes) competing roles of being a student and developing medical professional. In a system where efficiency is often prioritized, medical students are afforded an opportunity to help satisfy the demand for greater compassion in patient-centered care.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,407 · 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.

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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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