A Phenomenological Study of Postgraduate Medical Trainees’ Incidental Learning Experiences and Psychological Well-Being During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, postgraduate medical trainees contributed significantly to the healthcare workforce, as multiple vulnerabilities in the healthcare system and medical training were expounded. The burden of training, learning, and working at this time introduced unique psychological and emotional stressors within a context of generalized volatility and radically different ways to work and learn. This study explored postgraduate trainees' experiences with coping, managing, and learning during the COVID-19 pandemic. METHODOLOGY: = 8) of postgraduate trainees in Newfoundland and Labrador, Canada, between May and October 2022. Five researchers performed inductive and deductive thematic analysis to develop a coding structure and identify common themes. RESULTS: The COVID-19 pandemic prompted the use of restrictive public health measures and an unprecedented shift from in-person to virtual learning. This affected trainees' exposure to normalized learning experiences, training rotations, and opportunities to learn from peers and staff. Certainly, trainees reported that virtual learning improved their educational experiences in unique ways, increased engagement and attendance, and enabled regular meetings and learning when in-person options were unavailable. Trainees also reported enhanced self-directed learning skills, greater ownership of and leadership in their education, and increased confidence and experience with virtual care. Some also reported a perceived increase in elements of emotional intelligence (e.g., self-awareness, empathy, and compassion). CONCLUSIONS: Trainees reported a variety of incidental learning experiences from working and training during COVID-19. Although some experiences were challenging, there was a perception that such experiences led to new learnings that were beneficial to one's professional development and future career, as well as implications for future training provided to trainees. While there was a reported shift in the culture surrounding postgraduate trainees' health and safety, respondents also described the need for additional support for postgraduate trainees' well-being during a pandemic.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».