Learning by doing: A phenomenological study of medical student leaders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite being recognised as a key physician competency, leadership development is an area of improvement especially in undergraduate medical education. We sought to explore the lived experience of leaders who served in elected, representative roles during their time in medical school. METHODS: We used a hermeneutic phenomenological approach to uncover the essence of the medical student leader experience. From late 2020 to early 2021, we interviewed 12 medical residents who served in elected leadership roles from 2015 to 2019. Each participant graduated from a different Canadian medical school. We deliberately chose a limited and historic time period in order for participants to be able to reflect on their past experiences while accounting for differences in the medical student leadership experience over time. We then engaged in a reflexive thematic analysis to generate the final themes. RESULTS: We identified the following five themes: (i) living with busyness, (ii) the role of faculty mentorship and support, (iii) competing demands of leadership, (iv) medical student leadership as enriching and (v) creating better physicians. Though demanding, medical student leadership was found to be rewarding and particularly key in the development of a more well-rounded physician. Furthermore, being well supported by faculty contributed to an overall positive leadership experience. DISCUSSION: In addition to describing the hardships and rewards that make up their experience, this study suggests that medical student leadership can enhance core physician competencies. The findings also support the notion that faculties have an important role to play in supporting medical student leaders.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».