Professional Identity Formation: A Role for Patients as Mentors
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,025 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».