‘It depends’: The complexity of allowing residents to fail from the perspective of clinical supervisors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinical supervisors acknowledge that they sometimes allow trainees to fail for educational purposes. What remains unknown is how supervisors decide whether to allow failure in a specific instance. Given the high stakes nature of these decisions, such knowledge is necessary to inform conversations about this educationally powerful and clinically delicate phenomenon. MATERIALS AND METHODS: 19 supervisors participated in semi-structured interviews to explore how they view their decision to allow failure in clinical training. Following constructivist grounded theory methodology, the iteratively collected data and analysis were informed by theoretical sampling. RESULTS: reflections, they could articulate four factors that they believed influenced these decisions: patient, supervisor, trainee, and environmental factors. While patient factors were reported as primary, the factors appear to interact in dynamic and nonlinear ways, such that supervisory decisions about allowing failure may not be predictable from one situation to the next. CONCLUSIONS: Clinical supervisors make many decisions in the moment, and allowing resident failure appears to be one of them. Upon reflection, supervisors understand their decisions to be shaped by recurring factors in the clinical training environment. The complex interplay among these factors renders predicting such decisions difficult, if not impossible. However, having a language for these dynamic factors can support clinical educators to have meaningful discussions about this high-stakes educational strategy.
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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 | 0,020 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,022 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».