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Enregistrement W3038433871 · doi:10.1097/acm.0000000000003561

Professional Identity Formation: A Role for Patients as Mentors

2020· article· en· W3038433871 sur OpenAlexaff
Cathy Kline, So Eyun Park, William Godolphin, Angela Towle

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaLearning Partnership
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)General partnershipConstruct (python library)Medical educationHealth professionalsProfessional developmentMedicineHealth carePsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Medical education should foster professional identity formation, but there is much to be learned about how to support learners in developing their professional identity. This study examined the role that patients can play in supporting professional identity development during the University of British Columbia Interprofessional Health Mentors Program (HMP), a longitudinal preclinical elective in which patients, or their caregivers, act as mentors and educate students about their lived experience of a chronic condition or disability. METHOD: The authors interviewed 18 medical residents in 2016, 3 to 4 years after they completed the HMP. Professional identity was explored by asking participants how the HMP had influenced their ideas about the ideal physician and the kind of doctor they aspire to become. The authors analyzed the data using the identify status paradigm as a conceptual framework. RESULTS: The authors identified 7 themes: patient as more than disease, patient as autonomous, patient as expert, doctor as partner, doctor as collaborator, self-aware doctor, and empathic doctor. They found firm commitments to patient partnership, interprofessional collaboration, and holistic care for patients rooted in the exploration of professional values that was prompted by patient mentors during HMP. CONCLUSIONS: Patient mentors can help medical students begin to construct their professional identity during the preclinical period by supporting exploration of and commitment to the professional values that society expects of physicians.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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