Exploring Mistreatment of Medical Students by Patients: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Mistreatment of medical students by patients has not been qualitatively explored in the literature. The authors sought to develop a rich understanding of the impact and consequences of medical students' experiences of mistreatment by patients. METHOD: This exploratory descriptive qualitative study was conducted at a large Canadian medical school from April-November 2020. Fourteen medical students were recruited for semistructured interviews. Students were asked about their experiences of mistreatment by patients and how they responded to these experiences. Transcripts were thematically analyzed using an inductive approach, and the authors interwove critical theory into their conceptual interpretation of the data. RESULTS: Fourteen medical students (median age = 25.5; 10, 71.4% self-reported male; 12, 85.7% self-identified visible minority) participated in this study. Twelve (85.7%) participants had personally experienced patient mistreatment and 2 (14.3%) had witnessed mistreatment of another learner. Medical students described being mistreated by patients based on their gender and race/ethnicity. Although all participants were aware of the institution's official mechanism for reporting mistreatment, none filed an official report. Some participants described turning to their formal (faculty members and residents) and informal (family and friends) social supports to cope with mistreatment by patients. Participants described resenting and avoiding patients who mistreated them and struggling to maintain empathy for, openness to, and overall ethical engagement with discriminatory patients. Students often described a need to be stoic toward their experiences of mistreatment by patients, often seeing it as their "professional duty" to overcome and thus suppress the negative emotions associated with mistreatment. CONCLUSIONS: Medical schools must proactively develop multifaceted mechanisms to support medical students who experience mistreatment by patients. Future research can further uncover this neglected dimension of the hidden curriculum to better develop responses to incidents of mistreatment that commit to antiracism, antisexism, patient care, and learner care.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| 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 | 0,012 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».