Precepting Family Medicine Trainees in Virtual Care: An Exploratory Sequential Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Context: Healthcare systems worldwide embraced virtual care during the COVID-19 pandemic. As the pioneer of telemedicine, Canada has laid the foundations for a remote care revolution on Earth and in Space. However, the precepting roles and experiences to effectively train physicians in virtual healthcare contexts remain understudied. Objective: We aimed to explore the experiences of precepting family medicine residents in virtual healthcare settings. Study Design/Analysis: Informed by social constructivism we conducted a three-phase, sequential, exploratory mixed methods study. Phase I is a scoping literature review on the conceptualization of preceptorship in virtual healthcare settings. Phase II examined the role of clinical preceptors in virtual healthcare settings. To elucidate their experiences, we interviewed preceptors to build a thematic framework about precepting in virtual care (Phase III). We analyzed quantitative survey data using SPSS and qualitative interviews following reflexive thematic analysis. Dataset: We surveyed 45 clinical preceptors of family medicine residents (18% response rate) and analyzed 13 interview transcripts. Population: Eligible physicians have experience as a virtual care provider and clinically affiliation to percept family medicine residents in Canada. Instruments: We piloted and administered a Qualtrics 36-item survey (Nov-Dec 2021) and then used an interview guide to understand the clinical teaching experiences in virtual care (Jan-Mar 2022). Outcomes: We specifically examined the degree of resident exposure, level of preceptor trust, impacts of virtual workplace, nature of precepting, and aspects related to preceptorships in virtual settings. Results: Canadian clinical preceptors reported the nature of their interactions with residents in virtual healthcare settings (e.g., clinical tasks engaged, impacts of the virtual workplace). We described the dynamics of clinical precepting in virtual care contexts according to six key themes: precepting as patchwork, steering away from transactional care, configurations discourage direct supervision, struggling to gauge progress, and centering feedback around clinical story. Conclusion: This article discusses the perceived role and challenges with precepting family medicine residents in virtual healthcare settings, as well as summarizing the pertinent limitations and implications of this research on postgraduate telemedicine training.
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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 | 0,024 | 0,023 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».