“I made a mistake!”: a narrative analysis of experienced physicians’ stories of preventable error
Notice bibliographique
Résumé
Rationale, aims, and objectives: The complexity of healthcare systems makes errors unavoidable. To strengthen the dialogue around how physicians experience and share medical errors, the objective of this study was to understand how experienced generalist physicians make meaning of and grow from their medical errors. Methods: This study used a narrative inquiry approach to conduct and analyze in-depth interviews from 26 physicians from the generalist specialties of emergency, internal, and family medicine. We gathered stories via individual interview, analyzed them for key components, and rewrote a ‘meta-story’ in a chronological sequence. We conceptualized the findings into a metaphor to draw similarities, learn from, and apply new principles from other fields of practice. Results: Through analysis we interpreted the story of an elite athlete (physician) who is required to make numerous decisions in a short period of time within the construct of a chaotic sports field (clinical environment) among spectators (the patient’s family) whilst abiding by existing rules and regulations. Through sharing stories of success and failure, the team coach (clinical mentor) helps optimize the players’ professional and psychological development. Similarly, through sharing and learning from stories, team members (colleagues) and junior team members (trainees) also contribute to the growth of the protagonist’s character and the development of the overall team (clinic/hospital) and sport (healthcare system). Conclusion: We draw parallels between the clinical setting and a generalist physician’s experiences of a medical error with the environment and practices within professional sports. Using this comparison, we discuss the potential for meaningful coaching in medical education.
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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 | 0,012 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».