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Enregistrement W4386155137 · doi:10.22454/fammed.2023.294689

Conceptualizing “Preparedness for Practice”: Perspectives of Early-Career Family Physicians

2023· article· en· W4386155137 sur OpenAlexafffundabout
Monica Aggarwal, Reham Abdelhalim, Nancy Fowler, Ivy Oandasan

Notice bibliographique

RevueFamily Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCollege of Family Physicians of CanadaUniversity of TorontoMcMaster University
Mots-clésPreparednessCompetence (human resources)Thematic analysisConceptualizationFocus groupMedical educationPsychologyQualitative researchContent analysisSafeguardingMedicineNursingSocial psychologySociologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Competency based medical education (CBME) aims to produce graduates prepared for independent practice. Many equate the outcome of "preparedness for practice" with acquisition of competence. As educators evaluate the outcomes of CBME, being clear on the concept of preparedness for practice will clarify the results that are measured and assessed. This study examined how preparedness for practice is conceptualized in the literature and by family physicians (FPs) in Canada. METHODS: This multimethod qualitative descriptive study included (1) rapid review and narrative synthesis, and (2) focus groups with early-career FPs using maximum variation sampling until thematic saturation was reached. Focus groups explored the FPs' conceptualizations of preparedness for practice. Focus groups were audio-recorded, transcribed, and coded before content analysis. RESULTS: Thirty-four articles met the inclusion criteria, and 59 early-career FPs participated in the focus groups. We found no consensus on the conceptualization of preparedness for practice in the literature; however, the concept often was described as acquiring competencies for program requirements. In the literature and focus groups, we identified four themes for the conceptualization of preparedness for practice. These themes included competence, self-confidence (self-efficacy, self-concept), capability, and adaptability. CONCLUSIONS: Preparedness for practice involves an interplay of dynamic and complex constructs from competence, self-confidence, capability, and adaptability. Preparedness is more than possessing several competencies; it calls for integrating and applying competencies in complex and changing environments. This study aimed to start a discussion on what end point is desirable for residency education and proposed that the end point needs to move beyond competencies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,021
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,317 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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