Addressing medical resident mistreatment: A resident-centred approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Mistreatment negatively impacts the wellbeing of medical learners and is related to worse patient outcomes and team functioning. Resident perspectives on improving mistreatment reporting structures and investigations have not been explored. We aimed to understand residents’ views on safe reporting structures, investigations, and resolution processes.Method We conducted an exploratory sequential mixed method study beginning with a series of qualitative interviews to inform an anonymous online survey to all Dalhousie University residents (N = 645).Results When interviewed, residents (N = 10) discussed personal experiences with mistreatment, barriers to reporting, and how these processes could better serve them. Themes from the interviews were imbedded in an anonymous online survey to explore their prevalence among a larger group. Residents (N = 120; 19%) completed the online survey and revealed that mistreatment was very common yet underreported. Barriers to reporting included confidentiality concerns, perceptions that reporting would not change anything, and fear of retaliation. Desired outcomes for perpetrators depended on the perpetrator’s position and incident severity, and most prefer a remedial approach.Conclusion Resident mistreatment remains prevalent and current processes of dealing with reports may be inadequate. Residents have thoughtful insights for improving institutional policies and procedures and should be meaningfully engaged.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».