“Becoming a Person Who Does Self-Care”: How Health Care Trainees Naturalistically Develop Successful Self-Care Practices
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Self-care is an ethical imperative for health professionals as it can mitigate the adverse effects of stress on professional functioning and health. Yet, there tends to be a lack of self-care among healthcare trainees and an insufficient focus on self-care in medical education. The objective of this study was to develop a grounded theory of how health trainees become successful self-care users. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 17 students in a variety of healthcare disciplines. Data were analyzed using grounded theory methodology. RESULTS: Health trainees underwent 4 iterative phases to become successful at self-care: Having a Wake-Up Call, Building Skills, Gaining Confidence, and Building an Identity. Our model also explained why some trainees were unsuccessful at developing self-care practices. CONCLUSION: We offer the first theory to explain how health trainees develop effective self-care habits. Understanding how self-care practices naturalistically develop has critical implications for developing interventions and curricula: By basing curricula about self-care on knowledge of what works, we have an opportunity to be more successful as educators. Indeed, other researchers have noted a lack of success in self-care and anti-burnout interventions for healthcare professionals. We conclude by discussing implications and recommendations for medical training and curriculum for health professions, including augmenting naturally occurring processes, linking self-care to personalized values, providing opportunities for deliberate practice, focusing on persistence with self-care, and faculty promotion and acceptance of trainee self-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 | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».