Seeing but not believing: Insights into the intractability of failure to fail
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Inadequate documentation of observed trainee incompetence persists despite research-informed solutions targeting this failure to fail phenomenon. Documentation could be impeded if assessment language is misaligned with how supervisors conceptualise incompetence. Because frameworks tend to itemise competence as well as being vague about incompetence, assessment design may be improved by better understanding and describing of how supervisors experience being confronted with a potentially incompetent trainee. METHODS: Following constructivist grounded theory methodology, analysis using a constant comparison approach was iterative and informed data collection. We interviewed 22 physicians about their experiences supervising trainees who demonstrate incompetence; we quickly found that they bristled at the term 'incompetence,' so we began to use 'underperformance' in its place. RESULTS: Physicians began with a belief and an expectation: all trainees should be capable of learning and progressing by applying what they learn to subsequent clinical experiences. Underperformance was therefore unexpected and evoked disbelief in supervisors, who sought alternate explanations for the surprising evidence. Supervisors conceptualised underperformance as: an inability to engage with learning due to illness, a life event or learning disorders, so that progression was stalled, or an unwillingness to engage with learning due to lack of interest, insight or humility. CONCLUSION: Physicians conceptualise underperformance as problematic progression due to insufficient engagement with learning that is unresponsive to intensified supervision. Although failure to fail tends to be framed as a reluctance to document underperformance, the prior phase of disbelief prevents confident documentation of performance and delays identification of underperformance. The findings offer further insight and possible new solutions to address under-documentation of underperformance.
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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 | 0,033 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».