Navigating Tensions of Efficiency and Caring in Clerkship: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,020 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».