Residents as Research Subjects: Balancing Resident Education and Contribution to Advancing Educational Innovations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research in education advances knowledge and improves learning, but the literature does not define how to protect residents' rights as subjects in studies or how to limit the impact of their participation on their clinical training. Objective: We aimed to develop a consensual framework on how to include residents as participants in education research, with the dual goal of protecting their rights and promoting their contributions to research. Methods: A nominal group technique approach was used to structure 3 iterative meetings held with the pre-existing residency training program committee and 7 invited experts between September 2018 and April 2019. Thematic text analysis was conducted to prepare a final report, including recommendations. Results: Five themes, each with recommendations, were identified: (1) Freedom of participation: participation, non-participation, or withdrawal from a study should not interfere with teacher-learner relationship (recommendation: improve recruitment and consent forms); (2) Avoidance of over-solicitation (recommendation: limit the number of ongoing studies); (3) Management of time dedicated to participation in research (recommendations: schedule and proportion of time for study participation); (4) Emotional safety (recommendation: requirement for debriefing and confidential counseling); and (5) Educational safety: data collected during a study should not influence clinical assessment of the resident (recommendation: principal investigator should not be involved in the evaluation process of learners in clinical rotation). Conclusions: Our nominal group technique approach resulted in raising 5 specific issues about freedom of participation of residents in research in medical education, over-solicitation, time dedicated to research, emotional safety, and educational 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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».