What makes mentors thrive? An exploratory study of their satisfaction in undergraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mentoring medical students with varied backgrounds and individual needs can be challenging. Mentors' satisfaction is likely to be important for the quality and sustainability of mentorships, especially in programs where the mentor has responsibility for facilitating a group of mentees. However, little is known about what influences mentors' satisfaction. The aim of this study was to measure mentors' self-reported satisfaction with the mentoring experience and to explore associations between satisfaction and its putative factors. METHODS: An online survey was sent out to all physician mentors in each of the three mentorship programs (UiT The Arctic University of Norway, the University of Bergen, and McGill University, graduation years 2013-2020, n = 461). Data were analyzed by descriptive statistics, dimension reduction, and linear regression. RESULTS: On a scale from 1 to 5, mean mentor satisfaction score at two Norwegian and one Canadian medical school was 4.55 (95% CI 4.47, 4.64). In a multilevel multivariate regression analysis, two predictors were significantly associated with mentors' satisfaction: (1) the perception that students found the group meetings valuable (β = 0.186, 95% CI 0.021, 0.351, p = 0.027) and (2) mentors' perceived rewards (β = 0.330, 95% CI 0.224, 0.437, p < 0.001). Perceived rewards included experiencing gratifying relationships with students, and mentors' perception of self-development. CONCLUSIONS: In this study, mentors appeared to be highly satisfied with their mentoring functions. Our findings suggest that mentors' overall satisfaction is closely linked to their experiences of fulfilling mentor-student relationships and personal and professional development. Interestingly, and perhaps contrary to commonly held assumptions, we found no association between mentor satisfaction and financial compensation. Furthermore, satisfaction was not associated with the provision of pre-assigned topics for discussions for mentor group meetings. We propose that the mentors' experienced psycho-social rewards, and their competence in establishing well-functioning group dynamics, should be areas of focus for faculty development.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».