Trainee Uncertainty around Intervening When Patients Decompensate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Trainees in acute care specialties often grapple with the decision to perform an invasive procedure in a rapidly decompensating patient, for whom the benefits and risks are inherently uncertain. The difference between trainees who know when to act and when to seek supervision and those who do not is often linked to individual trainee psychological and cultural perceptions of uncertainty. But how much comfort with uncertainty relates to the situational context rather than the trainee traits is underexplored. Objective The objective of this study was to explore trainee actions around decompensating patients and assess the degree to which invasive intervention and supervision seeking depend on situational certainty or individual trait-based perceptions of uncertainty. Methods A total of 41 internal medicine residents completed a survey to measure anxiety related to uncertainty using the Physicians’ Reactions to Uncertainty (PRU) tool and to measure uncertainty avoidance using the Values Survey Module (VSM) before responding to 14 written emergency situations. Half of the scenarios contain sufficient diagnostic certainty to warrant aggressive intervention, and half lack sufficient diagnostic clarity to offset the risk of intervention. Mixed multivariable modeling was used to identify the relationship between planned invasive intervention, situational uncertainty, and trait-based perceptions of uncertainty measured in the PRU and VSM. Results Trainees’ first actions were appropriate in 60% of cases. Multivariable modeling suggested that situational certainty was more predictive of upfront intervention (odds ratio [OR], 30.5; P < 0.0001) than trait-based PRU (OR, 1.22; P = 0.05) and VSM (OR, 1.73; P < 0.0001). Similarly, situational certainty was more predictive of reduced supervision seeking (OR, 0.20; P < 0.0001) than trait-based PRU (OR, 2.03; P < 0.001) and VSM (P = not significant). Conclusion:s Situation-specific certainty was more strongly correlated with invasive intervention in cases of decompensated patients than individual trainee traits. Focusing on trainee contextual understanding of procedural risk–benefit ratios in decompensating patients holds more promise for improving trainee actions and supervision seeking than tackling their perceptions around uncertainty.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».