Thinking About the Why: A Qualitative Study on Students' Perspectives of Paediatric Team‐Based Learning Discussions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinical reasoning skills are essential to medical practice. Team-based learning (TBL) using key-feature questions provides students an opportunity to explicitly practice clinical reasoning skills with peers. Understanding student experiences with this learning strategy may provide insights into optimizing learning experiences that foster clinical reasoning in preparation for the care of future patients. METHODS: A descriptive qualitative design explored third-year medical students' experiences of a clinical reasoning-focused virtual TBL session. Six focus groups involving 26 third-year medical students were conducted; audio recordings were transcribed verbatim. Themes were generated from analysed codes, drawing connections between common thoughts, processes and conditions experienced by participants. Data were verified, upholding principles of qualitative rigour to assure methodological credibility, transferability, confirmability and reflexivity. RESULTS: Data analysis revealed five themes: (a) self-confidence, including enabling and deterring factors and peer calibration; (b) co-learning with peers, with students identifying knowledge gaps and gaining experience establishing consensus; (c) trust, as related to sense and position of authority; (d) clinical reasoning strategies articulated by students and integrating peer feedback; and (e) clinical application, as a parallel to real-life patients involving choosing wisely and commitment to decisions. CONCLUSIONS: Students' perspectives on the clinical reasoning process were greatly impacted by clinical experience, including lack thereof. Their peer-to-peer experience highlights the power of social learning and trusting relationships on students' professional identity formation. How students translate learning from the classroom to authentic clinical encounters requires further study.
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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 | 0,010 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».