A peer mentoring initiative across medical residency programs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Several studies have shown benefits of peer mentoring on wellness among medical students and health care professionals. Peer mentorship has also been pointed as having interesting potential for International Medical Graduates. However, the literature on peer mentoring at the residency level is very limited. The purpose of this paper is to assess the benefits of a resident-led pilot peer-mentoring initiative at McGill University. Design/methodology/approach Over 2 years, 17 residents from various residency programs were put in contact with a volunteer peer mentor by e-mail. The structure of the mentorship was flexible. A survey using Likert scale and free text responses was sent to all the participants. Findings There were response rates of 65 percent for mentees and 59 percent for mentors. The majority of mentees thought the service was either moderately helpful (18 percent) or helpful (36 percent). Several residents noted that communication by e-mails and lack of in-person contacts were a limitation in the mentorship experience. The most frequent challenge that led to consult the service was immigration or arrival from another province. Originality/value The results show that the program can be helpful to medical residents, is cost-effective, flexible and could be adapted and replicated elsewhere. In the future, the program will adjust to tend toward a more structured frame, highlighting the importance of in-person contacts. The small sample size of participants and the recall bias are some limitations of our study.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».