Medical trainees' emotions and their effects on perceptions of performance and team mood in team‐based simulations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emotions affect performance in learning contexts; however, their effects on medical trainees' performance in highly ecologically valid settings, like team-based simulation training, are not well understood. It is therefore imperative to know which emotions are experienced by medical trainees and the impacts of these emotions on perceptions of performance and team mood. AIMS: To extend the understanding of medical trainees' emotions in the context of team-based medical simulations using a new self-report tool (Situated Emotion Regulation Questionnaire; SERQ). SAMPLE: Participants were 106 medical trainees participating in team-based simulations. Seventy-one participated in multiple simulations. METHODS: A field-based, mixed-methods methodology was used. Medical trainees self-reported their emotions and perceptions of individual performance, team performance and team mood. Multi-level analyses were used to account for nestedness. Debriefings were qualitatively analysed to provide validity evidence for the SERQ. RESULTS: Team leaders reported significantly higher levels of shame post-simulation than team members. A variable comprising post-simulation happiness and hopefulness was a significant predictor of perceptions of team performance and team mood. Post-simulation frustration was a significant predictor of perceptions of team mood. Participants' SERQ responses demonstrated alignment or mixed alignment with their debriefing responses. CONCLUSION: Using multi-level analyses, our research provides insight into medical trainees' emotions and their effects on perceptions in highly ecologically valid simulation trainings. Future medical education training may use these findings to develop curricula and simulations to induce specific emotions or practice emotion regulation. Additionally, the SERQ demonstrated promising validity evidence and may be a valuable future research and educational tool.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».