MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407569325 · doi:10.1186/s12909-025-06818-3

An identity on guard: the impact of microaggressions on the professional identity formation of residents

2025· article· en· W4407569325 sur OpenAlexaff
Justin Boyle, Stephanie E. Chan, M. G. Joneja, Stephen Gauthier, Marie Leung

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisSnowball samplingPsychologyIdentity (music)Social psychologyMedical educationFeelingMedicineQualitative researchNursingClinical psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The development of a strong professional identity in medicine has important consequences for patient care, as proper identity formation impacts a physician's confidence, wellbeing, and performance. In non-medical professions, exposure to discrimination and stigma impacts how individuals construct their professional identity. Our study aims to explore how microaggressions from peers impact the professional identity formation of resident physicians. This work was guided by conceptual frameworks on professional identity formation that included socialization, role modelling, and hierarchical structures. METHODS: We conducted semi-structured interviews with [blinded] residents between July 2021 and November 2022. Participants were recruited utilizing both convenience and snowball sampling of residents who self-identified as having experienced microaggressions. During the iterative data collection, we adopted thematic analysis using open coding to identify overarching themes. RESULTS: We interviewed 17 residents from five specialties. Overall, participants perceived that experiencing microaggressions impacted their sense of belonging in medicine, and had a negative impact on participants' progression in residency due to feelings of perceived incompetence, exhaustion at work, and missed opportunities. Participants also felt like they had to guard the diverse aspects of their identities to mitigate the experience of microaggressions. Barriers in addressing microaggressions included fear of personal and professional repercussions, and a sense of futility that reporting would lead to tangible change. More education about microaggressions, increasing transparency on reporting microaggressions, access to open-minded mentors, and creating a safe space to debrief may help mitigate the negative impacts of microaggressions on professional identity formation. CONCLUSIONS: Our study suggests that microaggressions between peers are a barrier to trainees' socialization into the medical profession, as they lead to feelings of exclusion and exhaustion that impact clinical performance. Education on how to identify, report and respond to microaggressions will help to improve the learning environment for vulnerable trainees.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,416 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical EducationMême sujetDiversity and Career in MedicineTravaux en français237 207