Learning in the ED: chaos, partners and paradoxes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Most contemporary research in medical education focuses on the undergraduate component conducted within medical schools. The purpose of this paper, however, is to better understand how medical residents and practicing attending physicians learned to practice within the context of the emergency medicine department (ED) workplace. Design/methodology/approach In all, 18 residents and 15 attending physicians were interviewed about their learning in the ED. Interviews were digitally recorded and transcribed verbatim then analysed using an iterative approach. Emergent themes were shared with the participants to ensure they were an accurate representation of their lived experiences. Findings The first of the three main findings was that the ED learning environment was characterised as “messy” because of the inherently chaotic nature of the workplace. The second finding was that patients and nurses were informal partners in learning. The third main finding was that learning and working in the ED can be difficult, isolating and often lacks continuity. Research limitations/implications The main limitation associated with this research relates to the highly situated and contextually bound nature of this study. Nevertheless, the findings should be generative for others interested in supporting the work and learning of health professionals. Originality/value This study shifts the focus in medical education research from formal undergraduate education to learning in high stress and chaotic workplaces. Accordingly, this work provides valuable insights for others interested in the messy realities of learning in professional practice.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».