MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402463965 · doi:10.1186/s41077-024-00310-6

Reclaiming identities: exploring the influence of simulation on refugee doctors’ workforce integration

2024· article· en· W4402463965 sur OpenAlex
Samantha Smith, Victoria Ruth Tallentire, Julie Doverty, Mohamed Elaibaid, Julie Mardon, Patricia Livingston

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Simulation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesScottish Government
Mots-clésWorkforceHealth careRefugeeConceptual modelSociologyMedical educationPublic relationsMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Healthcare professionals are a precious resource, however, if they fail to integrate into the workforce, they are likely to relocate. Refugee doctors face workforce integration challenges including differences in language and culture, educational background, reduced confidence, and sense of identity. It has been proposed that simulation programmes may have the power to influence workforce integration. This study aimed to explore how an immersive simulation programme influenced workforce integration for refugee doctors joining a new healthcare system. METHODS: Doctors were referred to a six-day immersive simulation programme by a refugee doctor charity. Following the simulation programme, they were invited to participate in the study. Semi-structured interviews, based on the 'pillars' conceptual model of workforce integration, were undertaken. Data were analysed using template analysis, with the workforce integration conceptual model forming the initial coding template. Themes and sub-themes were modified according to the data, and new codes were constructed. Data were presented as an elaborated pillars model, exploring the relationship between simulation and workforce integration. RESULTS: Fourteen doctors participated. The 'learning pillar' comprised communication, culture, clinical skills and knowledge, healthcare systems and assessment, with a new sub-theme of role expectations. The 'connecting pillar' comprised bonds and bridges, which were strengthened by the simulation programme. The 'being pillar' encompassed the reclaiming of the doctor's identity and the formation of a new social identity as an international medical graduate. Simulation opportunities sometimes provided 'building blocks' for the pillars, but at other times opportunities were missed. There was also an example of the simulation programme threatening one of the integration pillars. CONCLUSIONS: Opportunities provided within simulation programmes may help refugee doctors form social connections and aid learning in a variety of domains. Learning, social connections, and skills application in simulation may help doctors to reclaim their professional identities, and forge new identities as international medical graduates. Fundamentally, simulation experiences allow newcomers to understand what is expected of them. These processes are key to successful workforce integration. The simulation community should be curious about the potential of simulation experiences to influence integration, whilst also considering the possibility of unintentional 'othering' between faculty and participants.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,393 · 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