MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297129347 · doi:10.4103/ehp.ehp_1_22

Supporting Resident Wellness Through Reflection on Professional Identity

2022· article· en· W4297129347 sur OpenAlexaffabout
Diana Toubassi, Milena Forte, Lindsay Herzog, Michael Roberts, Carly Schenker, Ian Waters, Erin Bearss

Notice bibliographique

RevueEducation in the Health Professions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumThematic analysisIdentity (music)Focus groupPsychological interventionPeer supportMedical educationPsychologyProfessional developmentConfidentialityQualitative researchMedicineNursingPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Interventions to address distress among medical trainees often include reflective practice, as well as peer support. Few, however, have emphasized the role of professional identity formation, increasingly recognized as critical to wellness. The structural aspects of curricular interventions have also received little attention. A novel curriculum was therefore designed and evaluated with the goal of understanding how best to support resident wellness through reflection on professional identity. Materials and Methods: The curriculum consisted of 8 2-hour sessions, each focusing on a theme commensurate with residents’ professional identity at the time of its delivery. Two Family Medicine sites at the University of Toronto participated, with residents divided into small groups by residency year. Qualitative data were collected through feedback forms, and resident and faculty focus groups, transcripts of which were subjected to pragmatic thematic analysis. Results: Four major themes were developed relating to 1) the curriculum's ability to support resident wellness, 2) the importance of protecting reflection, 3) the impact of participants’ professional developmental stage, and 4) the critical role of facilitators. Conclusions: A curriculum encouraging reflection on professional identity appears to support resident wellness. To optimize impact, structural factors such as robust curricular integration, confidentiality and group member continuity, require 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,464 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEducation in the Health ProfessionsMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207