A Critical Review of Professional Identity Formation Interventions in Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Professional identity formation (PIF) can be defined as the integration of the knowledge, skills, values, and behaviors of a profession with one's preexisting identity and values. Several different, and sometimes conflicting, conceptualizations and theories about PIF populate the literature; applying these different theories in PIF curricula and pedagogic strategies can profoundly impact the PIF of future physicians. The authors conducted a critical review of the recent literature on PIF interventions in medical education to explore the conceptualizations of and theoretical approaches to PIF that underlie them. METHOD: The authors searched articles on PIF educational interventions published in 5 major medical education journals between 2010 and March 2021. The articles' context and findings were extracted, analyzed, and summarized to identify conceptualizations and theoretical approaches to PIF. RESULTS: The authors identified 43 studies examining medical education interventions aimed at influencing PIF. The majority of the studies (n = 31) focused on undergraduate medical education. Reflective writing and the use of narrative reflections were the dominant modes of student activity in PIF interventions, supporting the dominant individualist approach to PIF. Less commonly PIF was understood as a socialization process or as an active process with both individually and socially focused influences. CONCLUSIONS: Relying on reflective writing as the intervention of choice to impact PIF feeds the dominant individualist perspective on PIF. An unintended consequence of this individualist orientation is that cultural problems embedded in the profession can become burdens for individual physicians to personally bear. Future education and research into PIF should account for theoretical preferences and the impact of these preferences.
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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 | 0,007 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».