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Enregistrement W4389279312 · doi:10.1097/acm.0000000000005583

Learner Experiences of Preceptor Self-Disclosure of Personal Illness in Medical Education

2023· article· en· W4389279312 sur OpenAlexaffabout
Ioana Cezara Ene, Etri Kocaqi, Anita Acai

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessThematic analysisPreceptorQualitative researchPsychologyInvisibilityMedical educationContext (archaeology)Self-disclosureNursingMedicineMental healthSocial psychologyPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The notion of physician invulnerability to illness contributes to the ongoing marginalization of physicians with personal experiences of illness and complicates professional identity development in medical learners. As such, physician self-disclosure of lived experiences as patients has seen an increasing role in medical education. Existing literature, centered on mental health, has characterized the positive effect of physician discussion of experience with mental illness on medical students and residents. However, the ways learners process and understand physician illness stories beyond this context and their use in education remain unclear. This study aimed to explore undergraduate medical students' perspectives on physician illness discussions of both physical and mental illness, including their perceptions of its use as a pedagogical tool. METHOD: This qualitative study followed an interpretive descriptive design using activity theory as a sensitizing concept. Semistructured interviews with medical students were conducted between January and April 2022 at McMaster University in Hamilton, Ontario, Canada. The authors analyzed transcripts using reflexive thematic analysis. RESULTS: Twenty-one medical students participated in interviews. Although rare, self-disclosure conversations occurred across varied settings and addressed diverse aspects of illness experiences. Discussions involved teaching of pathophysiology, career advice, and wellness guidance. Five themes were developed: the opposition of physicianhood, patienthood, and situating the learner identity; invisibility and stigmatization of physician illness; impact of preceptor stories on learners' relationship with medicine; challenging the "rules" of physicianhood; and situating self-disclosure in medical education. CONCLUSIONS: Students strongly appreciated physician self-disclosure conversations. Self-disclosure can act as an effective pedagogical tool by fostering expansive learning among medical students. Further research is necessary to explore physician perspectives and supports for self-disclosure in education.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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