Faculty and resident perspectives on ambulatory care education: A collective case study of family medicine, psychiatry, and surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ambulatory care (AC) experiences within medical education are garnering increasing attention. We sought to understand how faculty and residents' describe their experiences of AC and ambulatory care education (ACEduc) within, between, and across disciplinary contexts. METHODS: We designed a Stakian collective case study, applying constructivist grounded theory analytic methods. Using purposive and snowball sampling, we interviewed 17 faculty and residents across three instrumental cases: family medicine, psychiatry, surgery. Through constant comparative analysis, we identified patterns within, between, and across cases. RESULTS: Family medicine and psychiatry saw AC as an inherent part of continuous, longitudinal care; surgery equated AC with episodic experiences in clinic, differentiating it from operating. Across cases, faculty and residents cautiously valued ACEduc, and in particular, considered it important to develop non-medical expert competencies (e.g., communication). However, surgery residents described AC and ACEduc as less interesting and a lower priority than operating. Educational structures mediated these views. CONCLUSION: Differences between cases highlight a need for further study, as universal assumptions about ACEduc's purposes and approaches may need to be tempered by situated, contextually-rich perspectives. How disciplinary culture, program structure, and systemic structure influence ACEduc warrant further consideration as does the educational potential for explicitly framing learners' perspectives.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».