Exploring How Pediatric Residents Develop Adaptive Expertise in Communication: The Importance of “Shifts” in Understanding Patient and Family Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Communication with patients and families can be complex, especially in challenging discussions. To communicate effectively, expert physicians must often use flexible approaches. This innovative use of knowledge to handle complexity is an essential capability of adaptive expertise. Despite its importance for effective communication and implications for medical education, little is known about how adaptive expertise develops in trainees. The purpose of this study was to explore how pediatric residents developed adaptive expertise in communication. METHOD: A constructivist grounded theory study, using observations of physician-patient communication and semistructured interviews as data sources and purposeful sampling of 10 pediatric subspecialty residents at the University of Toronto, was conducted in 2016-2017. Data collection and analysis occurred iteratively, and themes were identified through the research team's constant comparative analysis. RESULTS: Residents navigated challenging discussions with patients and families by enabling them to express their own narratives and integrating these with their medical knowledge to provide care. At times, a "shift" in the residents' understanding of the families' perspectives was needed to effectively navigate the discussion. Residents used this shift purposefully to create new communication strategies, resulting in an opportunity for learning. CONCLUSIONS: "Shifts" are defined as adjustments in the resident's understanding of a family's perspective that affect clinical care. Analysis suggests that these "shifts" can be understood to support development of adaptive expertise. The workplace learning environment promoted this development by providing opportunities that prepared residents for future learning through active experimentation, offering multiple perspectives and enhancing deeper conceptual learning.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».