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Enregistrement W3006884066 · doi:10.1093/jcag/gwz047.137

A138 CONCEPTUALIZING ENTRUSTMENT IN ENDOSCOPIC TRAINING

2020· article· en· W3006884066 sur OpenAlexaffabout
Thurarshen Jeyalingam, Shiphra Ginsburg, Graham A. McCreath, Catharine M. Walsh

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenThe Wilson CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainerGrounded theoryConstructivist grounded theoryMedical educationMedicinePsychologyQualitative researchLikert scaleConstructivist teaching methodsNursingPedagogyTeaching methodComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Competency-based medical education (CBME), an educational paradigm that prioritizes development of measurable skills over time in training, is currently being instituted across North American residency training programs. A fundamental goal of CBME is entrustment – the process whereby supervisors come to trust trainees to perform specific tasks without supervision. How entrustment decisions are made with respect to endoscopic training has not been elucidated. Aims We aimed to: (1) identify the factors trainers consider in making endoscopic entrustment decisions and (2) characterize this entrustment decision-making process. Methods A qualitative, interview-based study was conducted using a constructivist grounded theory approach. A purposive sample of endoscopic trainers from across North America were recruited with representation from adult and pediatric gastroenterology, general surgery, and family medicine. Consenting trainers undertook audio-recorded, semi-structured interviews designed to elicit how they make endoscopic entrustment decisions and the factors they consider in making these decisions. Interview transcripts were analyzed using constant comparison, and themes were identified iteratively, working toward an explanatory framework that highlighted relationships among themes. Recruitment continued alongside analysis until theoretical saturation, determined as the point at which no new insights arose from the data. Results Twenty-three trainer interviews were conducted, comprising 8 (34.8%) with adult gastroenterologists, 7 (30.4%) with general surgeons, 6 (26.1%) with pediatric gastroenterologists, and 2 (8.7%) with family physicians. Of those interviewed, 10 (43.5%) practiced in Canada and 13 (56.5%) practiced in the United States. Interviewees conceptualized entrustment as a continuum rather than a binary (yes/no) decision. Entrustment decision-making was found to be a complex process, involving factors related to the: (1) trainee (insight into their own abilities, technical skills, nontechnical skills); (2) trainer (perceived self-competence, disposition, prioritization of trainee learning relative to competing demands); (3) trainer-trainee relationship (duration of exposure); (4) patient (acuity, comorbidity, comfort); (5) procedure (complexity); and (6) environment (time constraints, equipment, presence of anesthesiologist). These factors directly and indirectly contributed to the themes of trainee readiness, trainer comfort, and patient safety, which collectively predicted endoscopic entrustment decisions. Conclusions Entrustment in endoscopic training is a complex process incorporating multiple factors. Clarification of this process and identification of predictive factors informs the development of endoscopic assessment tools and curricula uniquely suited to CBME. Funding Agencies CAG

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0070,032
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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