Communication in the conversation between preceptors and physicians-in-training during simulation: what is not said
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: the sharing of one's inner thoughts and feelings. This conceptualization of communication was applied to guide our understanding of how medical learners interact with preceptors at the bedside in a high-fidelity simulation when managing a patient case. METHODS: A total of 84 medical learners (42 residents and 42 medical students) participated in a high-fidelity simulation. After they interacted with the patient for about 10 min, a preceptor entered and offered an equivocal or questionable recommendation about diagnosis or treatment. This type of recommendation was designed to trigger a difficult conversation that would create an opportunity for the learners to share facts, thoughts, points of view, and feelings about the patient with the preceptor. The preceptor left the room, and the learners completed their assessment once they made a diagnosis and treatment recommendations. Two raters independently coded the communication between the preceptor and learners by independently watching video recordings. RESULTS: = 56, 66.70%) engaged in a muted conversation where they shared little or no clarification of facts about the patient's case, their feelings or thoughts, nor did they explore their preceptor's point of view. CONCLUSIONS: Learners may not feel comfortable exploring or expressing thoughts and feelings in front of their preceptors. We recommend that preceptors directly engage learners in conversation.
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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 | 0,016 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».