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Enregistrement W3210804258 · doi:10.36834/cmej.71956

“Get the DNR”: residents’ perceptions of goals of care conversations before and after an e-learning module

2021· article· en· W3210804258 sur OpenAlexaffvenueabout
Leora Branfield Day, Stéphanie Saunders, Leah Steinberg, Shiphra Ginsburg, Christine Soong

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensThe Wilson CentreMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive dissonanceCurriculumFeelingPerceptionMedical educationDocumentationDistressConstructivist teaching methodsPsychologyDo not resuscitateQuality (philosophy)MedicineNursingPedagogyComputer scienceSocial psychologyTeaching methodPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Residents frequently lead goals of care (GoC) conversations with patients and families to explore patient values and preferences and to establish patient-centered care plans. However, previous work has shown that the hidden curriculum may promote physician-driven agendas and poor communication in these discussions. We previously developed an online learning (e-learning) module that teaches a patient-centered approach to GoC conversations. We sought to explore residents' experiences and how the module might counteract the impact of the hidden curriculum on residents' perceptions and approaches to GoC conversations. Methods: Eleven first-year internal medicine residents from the University of Toronto underwent semi-structured interviews before and after completing the module. Themes were identified using principles of constructivist grounded theory. Results: Prior to module completion, residents described institutional and hierarchical pressures to "get the DNR" (Do-Not-Resuscitate), leading to physician-centered GoC conversations focused on code status, documentation, and efficiency. Tensions between formal and hidden curricula led to emotional dissonance and distress. However, after module completion, residents described new patient-centered conceptualizations and approaches to GoC conversations, feeling empowered to challenge physician-driven agendas. This shift was driven by greater alignment of the new approach with their internalized ethical values, greater tolerance of uncertainty and complexity in GoC decisions, and improved clinical encounters in practice. Conclusion: An e-learning module focused on teaching an evidence-based, patient-centered approach to GoC conversations appeared to promote a shift in residents' perspectives and approaches that may indirectly mitigate the influence of the hidden curriculum, with the potential to improve quality of communication and care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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