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Enregistrement W4408051889 · doi:10.1016/j.jcte.2025.100385

Faculty perspectives on supervising endocrinology residents in the longitudinal clinic setting

2025· article· en· W4408051889 sur OpenAlexafffundabout
Isabella Albanese, K. Drummond, Vanessa Tardio, Diana Dolmans

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical & Translational Endocrinology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMedicineMedical educationFamily medicineInternal medicineLongitudinal studyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Little is known about how and why supervisors adapt their supervision of endocrinology residents in longitudinal clinic. • This study interviews supervisors on their perspectives on supervising endocrinology residents in longitudinal clinic. • Supervisors treat residents as colleagues and make clinic experiences reflect real life when possible. • Residents are given support but also autonomy to execute their own plans even if discordant with that of supervisors. • Overall, supervisors try to encourage residents to self-regulate their learning, but also offer support and autonomy. Longitudinal clinic supervision is complex but key to training residents, such as endocrinology residents. Supervisors report difficulties providing learners with the right balance of supervision and autonomy. Cognitive apprenticeship theory applies to teaching in workplace-based settings, such as the endocrinology longitudinal clinic. While this theory identifies effective strategies for supervising medical students in longitudinal settings, little is known about how and why supervisors adapt their strategies when offering longitudinal supervision to endocrinology residents. To understand supervisors’ perspectives on supervision of endocrinology residents over time in the longitudinal clinic. This is a qualitative study set in the endocrinology division of a Canadian multi-site academic centre in 2023–2024 using semi-structured interviews of endocrinology longitudinal clinic supervisors. Transcripts were analyzed using inductive and deductive thematic analysis, with cognitive apprenticeship theory as a sensitizing concept. Five main themes were identified articulating how participants perceive their supervision and its changes over time. These include supervisors treating residents as colleagues and making clinic experiences reflect real life when possible. Supervisors also tailor clinic experiences to resident needs and career goals. They provide residents with support but also autonomy to execute their own management plans even if discordant with that of supervisors provided that patient safety is maintained. Similarly, supervisors encourage residents to take patient ownership. Together, these strategies enable supervisors to support resident development into independent professional endocrinologists. Overall, supervisors try to encourage residents to self-regulate their learning, but also offer support and autonomy to enhance their longitudinal growth and development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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