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Enregistrement W4385174957 · doi:10.1111/medu.15157

Exploring mentorship in surgery: An interview study on how people stick together

2023· article· en· W4385174957 sur OpenAlex
Ghada Enani, Ryan Brydges, Helen MacRae, Marisa Louridas

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipNOMINATEFriendshipGrounded theoryMedical educationPsychologyQualitative researchMedicineSocial psychologySociologyComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective is to explore the processes contributing to how and why mentors and mentees initiate, maintain and grow in their mentorship relationships in surgery. BACKGROUND: To explore the processes contributing to how and why mentors and mentees initiate, maintain and grow their mentorship relationships in surgery. Evidence suggests that mentorship has a positive impact on physicians' success. Consequently, mentorship programmes have been incorporated into many medicine environments, albeit with variable success. METHODS: We designed an interview-based study using a constructivist grounded theory approach to explore the dynamics of mentorship between junior and experienced surgeons. Recruited mentees were asked to nominate a senior surgeon they identified as a mentor. Both mentee and mentors were then interviewed separately. Transcripts were analysed using constant comparison to a create a final coding framework and to generate themes. RESULTS: We interviewed nine faculty mentors and 10 junior faculty mentees. Our analysis identified key themes describing how to initiate, maintain and grow a mentorship relationship. Mentorship starts with ensuring a 'good fit', persists through satisfying a reciprocal loop with timely communication and deepens the relationship through cycles of mutual investment, learning, and success. Participants also discussed how to navigate through tensions to avoid relationship breakdown, balancing formality and friendship, knowing when to transition a relationship to a new dynamic and finding areas of realistic contribution. CONCLUSIONS: We found that successful mentorship relationships are viewed as dynamic and thus require active investment and shared responsibility between mentees and mentors. Our results also emphasise the value of co-regulation in the relationship, where cycles of mutual investment can contribute to mutual learning and growth.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,249
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle