A collective case study of supervision and competence judgments on the inpatient internal medicine ward
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Workplace-based assessment in competency-based medical education employs entrustment-supervision scales to suggest trainee competence. However, clinical supervision involves many factors and entrustment decision-making likely reflects more than trainee competence. We do not fully understand how a supervisor's impression of trainee competence is reflected in their provision of clinical support. We must better understand this relationship to know whether documenting level of supervision truly reflects trainee competence. METHODS: We undertook a collective case study of supervisor-trainee dyads consisting of attending internal medicine physicians and senior residents working on clinical teaching unit inpatient wards. We conducted field observations of typical daily activities and semi-structured interviews. Data was analysed within each dyad and compared across dyads to identify supervisory behaviours, what triggered the behaviours, and how they related to judgments of trainee competence. RESULTS: Ten attending physician-senior resident dyads participated in the study. We identified eight distinct supervisory behaviours. The behaviours were enacted in response to trainee and non-trainee factors. Supervisory behaviours corresponded with varying assessments of trainee competence, even within a dyad. A change in the attending's judgment of the resident's competence did not always correspond with a change in subsequent observable supervisory behaviours. DISCUSSION: There was no consistent relationship between a trigger for supervision, the judgment of trainee competence, and subsequent supervisory behaviour. This has direct implications for entrustment assessments tying competence to supervisory behaviours, because supervision is complex. Workplace-based assessments that capture narrative data including the rationale for supervisory behaviours may lead to deeper insights than numeric entrustment ratings.
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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 | 0,013 |
| 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 ».