Residents, Responsibility, and Error: How Residents Learn to Navigate the Intersection
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: As a competency of Canadian postgraduate education, residents are expected to be able to promptly disclose medical errors and assume responsibility for and take steps to remedy these errors. How residents, vulnerable through their inexperience and hierarchical team position, navigate the highly emotional event of medical error is underexplored. This study examined how residents experience medical error and learn to become responsible for patients who have faced a medical error. METHOD: Nineteen residents from a breadth of specialties and years of training at a large Canadian university residency program were recruited to participate in semistructured interviews between July 2021 and May 2022. The interviews probed their experience of caring for patients who had experienced a medical error. Data collection and analysis were conducted iteratively using a constructivist grounded theory method with themes identified through constant comparative analysis. RESULTS: Participants described their process of conceptualizing error that evolved throughout residency. Overall, the participants described a framework for how they experienced error and learned to care for both their patients and themselves following a medical error. They outlined their personal development of understanding error, how role modeling influenced their thinking about error, their recognition of the challenge of navigating a workplace environment full of opportunities for error, and how they sought emotional support in the aftermath. CONCLUSIONS: Teaching residents to avoid making errors is important, but it cannot replace the critical task of supporting them both clinically and emotionally when errors inevitably occur. A better understanding of how residents learn to manage and become responsible for medical error exposes the need for formal training as well as timely, explicit discussion and emotional support both during and after the event. As in clinical management, graded independence in error management is important and should not be avoided because of faculty discomfort.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».