“Rising to the Level of Your Incompetence”: What Physicians’ Self-Assessment of Their Performance Reveals About the Imposter Syndrome in Medicine
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Mistakes are ubiquitous in medicine; when confronted by error, physicians may experience anxiety, guilt, and self-doubt. Feedback may be useful for navigating these feelings, but only if it matches a physician's self-assessment; self-doubt and the imposter syndrome are examples of inaccurate self-assessments that may affect receptivity to feedback. The impact of real or imagined underperformance on seemingly competent physicians is poorly understood. This study aimed to develop a deeper understanding to identify strategies to support all physicians who struggle. METHOD: In 2015, 28 physicians were interviewed about their experiences with underperformance. Early in the data collection process, participants spontaneously identified the imposter syndrome as a feature of their experiences; questions about the imposter syndrome were probed in subsequent interviews. RESULTS: Many participants-even those at advanced career stages-questioned the validity of their achievements; progressive independence and career advancement were variably experienced as "rising to the level of your incompetence." Not all participants identified as imposters; the imposter syndrome occurred at the extreme end of a spectrum of self-doubt. Even positive feedback could not buffer participants' insecurities, which participants rarely shared with their colleagues. CONCLUSIONS: Self-doubt variably affects clinicians at all career stages. Frequent transitions may cause a resurgence of self-doubt that may affect feedback credibility. Medical educators must recognize that it is not just the underperforming or failing learners who struggle and require support, and medical culture must create space for physicians to share their struggles.
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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 | 0,013 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».