“I Was Worried About the Patient, but I Wasn’t Feeling Worried”: How Physicians Judge Their Comfort in Settings of Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinical educators often raise concerns that learners are not comfortable with uncertainty in clinical work, yet existing literature provides little insight into practicing clinicians' experiences of comfort when navigating the complex, ill-defined problems pervasive in practice. Exploring clinicians' comfort as they identify and manage uncertainty in practice could help us better support learners through their discomfort. METHOD: Between December 2018 and April 2019, the authors employed a constructivist grounded theory approach to explore experiences of uncertainty in emergency medicine faculty. The authors used a critical incident technique to elicit narratives about decision making immediately following participants' clinical shifts, exploring how they experienced uncertainty and made real-time judgments regarding their comfort to manage a given problem. Two investigators analyzed the transcripts, coding data line-by-line using constant comparative analysis to organize narratives into focused codes. These codes informed the development of conceptual categories that formed a framework for understanding comfort with uncertainty. RESULTS: Participants identified multiple forms of uncertainty, organized around their understanding of the problems they were facing and the potential actions they could take. When discussing their comfort in these situations, they described a fluid, actively negotiated state. This state was informed by their efforts to project forward and imagine how a problem might evolve, with boundary conditions signaling the borders of their expertise. It was also informed by ongoing monitoring activities pertaining to patients, their own metacognitions, and their environment. CONCLUSIONS: The authors' findings offer nuances to current notions of comfort with uncertainty. Uncertainty involved clinical, environmental, and social aspects, and comfort dynamically evolved through iterative cycles of forward planning and monitoring.
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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 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».