Students Narratives of Ethical Dilemmas and Professionalism Issues During a Rotation in Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: The education of medical students necessitates teaching not only the science of medicine but also the skills needed for ethical reflection and moral reasoning as well as professionalism. At the Université de Montréal, starting in 2004, third-year medical students were initiated to ethics and professionalism during a weekly seminar on clinical skills during their surgery rotation. Students had to recognize an ethical dilemma or a professionalism issue that occurred during the rotation and write a case narrative and reflection on the moral issue. Method: Student narratives describing ethical or professionalism incidents were collected between 2004 and 2020. These were analyzed to identify the moral challenges that students experienced, and how they reacted to ethical dilemmas or professionalism issues. Results: Of the 1145 narratives collected, 396 were coded as an ethical dilemma, subdivided into end-of-life decisions, decision for treatment, dilemmas concerning justice and resource allocation, and student educational dilemmas including relationships with residents. Professional issues were more frequently reported (n=749), subdivided into communication of bad news, professional behaviour and attitude, consent, confidentiality, truthful disclosure of sensitive results, errors, professional responsibility and commitment and relationships with colleagues. In 40% of narratives there was a positive opinion about the issues reported, while in 60% students felt the ethical decision or professional attitude or conduct was less than ideal. Conclusion: This seminar was an effective means for medical students to identify and discuss the ethical and professional issues experienced during their clerkship – issues regarding communication were the primary concern followed by professional behaviour. These narratives provide a good picture of the hidden curriculum; and they show that students can reflect meaningfully on issues concerning ethics and professionalism.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».