Ethical Issues in Residency Education Related to the COVID-19 Pandemic: A Narrative Inquiry Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Amidst the pandemic, residency programs were faced with new challenges to provide care and educate junior doctors (resident physicians). We sought to understand both the positive and negative experiences of first-year residents during COVID-19, as well as to describe potential ethical issues from their stories. Method We used narrative inquiry (NI) methodology and applied a semi-structured interview guide that included questions pertaining to ethical principles as well as both positive and negative aspects of the pandemic. Sampling was purposive. Interviews were audio-recorded and transcribed. Three members of the research team coded transcripts in duplicate to elicit themes. A composite story with threads was constructed. Discrepancies were resolved through discussion to attain consensus. Results Eleven residents participated from Internal Medicine (n=2), Family Medicine (n=2), Ophthalmology (n=1), General Surgery (n=1), Pediatrics (n=1), Diagnostic Radiology (n=1), Public Health (n=1), Psychiatry (n=1), Emergency Medicine (n=1). Resident stories had three common themes in which ethical issues were described: 1) Intersecting healthcare and medical education systems , 2) Public health and the public good , 3) Health systems planning/healthcare delivery . Discussion The pandemic exacerbated the lack of autonomy experienced by resident physicians. The notion of public health and the public good at times eclipsed individual wellbeing for residents and patients alike. Conclusion Efforts to understand how resident physicians can be engaged in their own education as well as how they can navigate public health crises with respect to ethical principles could benefit both residency education and healthcare delivery.
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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 | 0,021 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 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 ».