Professionalism in Residency Training: The Learning Environment for Professionalism Survey
Notice bibliographique
Résumé
Role modelling is important in developing professionalism with a need for reliable, evidence-based tools to assess professionalism in the learning environment (LE). The Learning Environment for Professionalism (LEP) survey is brief, anonymous and balanced assessing medical trainees' and attendings’ positive and negative professionalism behaviours that can be tracked longitudinally and identify problem areas in the LE. Seven training programs agreed to facilitate administration of the LEP survey at four hospitals in Ottawa, Canada. The survey was carried out iteratively between 2013 and 2020. A total of 3783 LE ratings of training programs and hospitals were assessed longitudinally using univariate linear regression. A Bonferroni corrected p -value of ≤.0045 was used to account for multiple comparisons. Positive professional behaviours were observed across time with some of the negative behaviors having improved. A negative signal was found, with attendings appearing to be treating patients unfairly because of their financial status, ethnic background, sexual or religious preferences. Applying LEP survey longitudinally across diverse training programs and institutions is feasible and may assist programs to identify areas requiring attention and acknowledging areas of exemplary professionalism. Continuous monitoring of LE to meet requirements of accrediting bodies can also be considered an important quality improvement metric.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».