Documentation as composing: how medical students and residents use writing to think and learn
Notice bibliographique
Résumé
Some educators have described clinical documentation as "scut". Research in medicine has focused on documentation's communicative value and not its function in learning. With time being an important commodity and electronic health records changing how we document, understanding the learning value of documentation is essential. The purpose of this study was to explore how trainee composing practices shape learning. Qualitative methods employing Rhetorical Genre Theory were used to explore clinical documentation practices among medical trainees. Data collection and analysis occurred in iterative cycles. Data included field notes and field interviews from 110 h of observing junior trainees and senior internal medicine residents participating in patient admission and follow-up visits. Analysis was focused on Paré and Smart's framework for studying documentation as composing. From a composing lens, documentation plays a vital role in learning in clinical settings. Junior trainees were observed to be reliant on using writing to support their thinking around patient care. Before patient encounters, writing helped trainees focus on what was already known and develop a preliminary understanding of the patient's problem(s). After encounters, writing helped trainees synthesize the data and develop an assessment and plan. Before and after the encounter, through writing, trainees also identified knowledge and data collection gaps. Our findings highlight clinical documentation as more than a communication task. Rather, the writing process itself appeared to play a pivotal role in supporting thinking. While some have proposed strategies for reducing trainee involvement, we argue that writing can be time well spent.
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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 | 0,018 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».