Twelve Tips to Train Medical Students to Manage Their Uncertainty and to Provide Reassurance to Patients and Their Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Uncertainty is pervasive in clinical medicine and provides a major hurdle for decision-making. Our previous work has demonstrated the importance of providing parents of paediatric patients reassurance in the medical team's plan of action, what we have termed "comfort with doctors' reassurance." Aims: We provide several practical and implementable tips to medical students in how they can learn to deal with their own uncertainty, recognize the subtle complexities involved and acknowledge the emotional stress that can accompany this process, develop a healthy long-term relationship with uncertainty, and ultimately embrace its potential in providing holistic care to their patients and their caregivers. Results: Twelve tips and actions in four main domains are recommended: (A) Understanding and Integrating Uncertainty into Medical Education, (B) Building Resilience and Empathy Through Self-Regulation and Reflection, (C) Enhancing Communication and Relationship-Building Skills, and (D) Clinical Skills for Reassurance and Decision-Making. Conclusions: Even though uncertainty in medical decision-making is pervasive and challenging for the medical trainee, there are several concrete strategies that can build comfort with uncertainty in trainees and reinforce the potential positive attributes of uncertainty in the holistic care of patients. Empathy and expressing compassion remain key skills in bridging caregiver discomfort with uncertainty and comfort with doctors' reassurance.
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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 | 0,003 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».