Community-Based Clinical Traineeships: Exploring Physicians’ Perceptions on the Transferability of Learning to Practice
Notice bibliographique
Résumé
Literature identifies several ways in which a traineeship into a non-traditional community-based clinical setting might positively impacts medical trainees. However, little is known about physicians’ ability to transfer the learning gained from such experience into other clinical contexts. This qualitative study explores, from physicians' perspectives, the application of learning gained from a traineeship within La Maison Bleue, a community-based primary care organization in Montreal, Quebec, Canada, designed for women and families experiencing social vulnerability. The study is based on 12 semi-structured interviews with primary care physicians (n=10) and residents (n=2) who completed a medical traineeship into this setting. NVivo software was used to support thematic analysis. Results show that most participants aimed to apply the learnings gained from their experience, despite organizational and structural barriers often impeding their efforts. It is thus primarily the learnings relating to the relational and patient-centered approach, which the doctor can control on a personal or an interpersonal level, that are effectively actualized in practice. Facilitating factors were perceived more on the human level, but ultimately had only a marginal effect on physicians' actual ability to apply learning. The study provides decision-makers with concrete avenues for action to better support physicians in their willingness to practice medicine differently. By highlighting these findings, the study underscores the ethical and political responsibility of healthcare decision-makers in realizing the transformational potential of medical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,037 |
| 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 | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».