Conformity, obedience, and the Better than Average Effect in health professional students
Notice bibliographique
Résumé
Background: Compliance, through conformity and obedience to authority, can produce negative outcomes for patient safety, as well as education. To date, educational interventions for dealing with situations of compliance or positive deviance have shown variable results. Part of the challenge for education on compliance may result from disparities between learners' expectations about their potential for engaging in positive deviance and the actual likelihood of engaging in positive deviance. More specifically, students may demonstrate a Better Than Average Effect (BTAE), the tendency for people to believe they are comparatively better than the average across a wide range of behaviours and skills. Methods: Four vignettes were designed and piloted using cognitive interviews, to investigate the BTAE. Conformity and obedience to authority were each addressed with two vignettes. The vignettes were included in a survey distributed to Canadian health professional students across multiple programs at several different institutions during the Winter 2019 semester. Self-evaluation of behaviour was investigated using a one-sample proportion test. Demographic data were investigated using logistic regression to identify predictors of the BTAE. Results: Participants demonstrated the BTAE for expected behaviour compared to peers for situations of conformity and obedience to authority. Age, sex, and program year were identified as potential predictors for exhibiting the BTAE. Conclusions: This study demonstrated that health professional students expect that they will behave better than average in compliance scenarios. Health professional students are not exempt from this cognitive bias in self-assessment. The results have implications for education on compliance, positive deviance, and patient safety.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».