Allowing failure so trainees can thrive: the importance of guided autonomy in medical education
Notice bibliographique
Résumé
The delicate balance between resident autonomy and patient safety is an essential topic in medical education. Without a doubt, it is imperative to preserve the quality and safety of care for patients. As a result, clinician educators are constantly challenged by their obligation to provide the best possible patient care while educating the next generation of trainees. How are educators who are committed to patient safety but also want to prepare trainees for independent practice expected to educate within these constraints? Said differently, is it acceptable for an educator to allow a trainee to make a mistake under supervision to teach them to avoid mistakes in the future? In this issue of BMJ Quality and Safety , Klasen et al 1 summarise their findings from 19 semistructured interviews with clinical supervisors who allow their trainees to commit errors for educational purposes. The supervisors, who practice in a variety of procedural and non-procedural specialities in Switzerland and Canada, described a total of 79 examples of permitting clinical failure. The nature of these failures ranged widely from technical to communication to diagnostic errors and allowed for impactful, specific feedback. Specific themes of this feedback included sensory feedback to improve technical skills and emotional feedback to develop resilience. Supervisors were careful, …
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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 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».