Perceptions of Clinical Supervision in Ambulatory Settings: Do Supervisee and Supervisors See Eye to Eye?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Given the shortage of primary care physicians, faculties of medicine have been seeking ways to encourage medical students to opt for family medicine as their career choice. The Faculty of Medicine in Geneva decided to incorporate a mandatory one-month rotation during clerkship in a primary care physician’s private office. Such a learning environment offers a privileged opportunity for the student but represents a considerable challenge for clinical teachers. With the goal of identifying training priorities, we sought to investigate the differences in perception of clinical supervision held by clinical teachers and by students. Methods: Cognitive apprenticeship is a well-established theoretical framework for studies on clinical supervision. The Maastricht Clinical Teaching Questionnaire, based on this theory, measures five dimensions of clinical supervision. We used this validated questionnaire to compare student assessment and supervisor self-assessment of the clinical supervision. A total of 275 students over two years assessed their clinical supervision experience provided by a group of 128 clinical supervisors. This hierarchical configuration of the collected data (students were grouped according to the supervisor they had assessed) implied using a linear mixed-effects model approach to assess the significance of observed scores. Results: The results clearly show that students consistently scored their supervisor higher on all five dimensions than the supervisors did themselves. Although it appears that students and supervisors do not focus on the same issues pertaining to clinical supervision, and student expectations might not coincide with supervisors’, the fact remains that they both experience the tasks described in each of the five dimensions together. Conclusion: The results of our study point to some improvements to the training of clinical supervisors.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».