Trainees' perceptions of being allowed to fail in clinical training: A sense‐making model
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinical supervisors allow trainees to fail during clinical situations when trainee learning outweighs concerns for patient safety. Trainees perceive failure as both educationally valuable and emotionally draining; however, the nuance of supervised failures has not been researched from the trainee perspective. This study explored trainees' awareness and their experience of failure and allowed failure to understand those events in-depth. METHODS: We interviewed 15 postgraduate trainees from nine teaching sites in Europe and Canada. Participants were a purposive sample, representing 1-10 years of clinical training in various specialties. Consistent with constructivist grounded theory, data collection and analysis were iterative, supporting theoretical sampling to explore themes. RESULTS: Trainees reported that failure was a common, valuable, and emotional experience. They perceived that supervisors allowed failure, but they reported never having it explicitly confirmed or discussed. Therefore, trainees tried to make sense of these events on their own. If they interpreted a failure as allowed by the supervisor, trainees sought to ascertain supervisory intentions. They described situations where they judged supervisor's intentions to be constructive or destructive. DISCUSSION: Our results confirm that trainees perceive their failures as valuable learning opportunities. In the absence of explicit conversations with supervisors, trainees tried to make sense of failures themselves. When trainees judge that they have been allowed to fail, their interpretation of the event is coloured by their attribution of supervisor intentions. Perceived intentions might impact the educational benefit of the experience. In order to support trainees' sense-making, we suggest that supervisory conversations during and after failure events should use more explicit language to discuss failures and explain supervisory intentions.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».