Near-peer mentorship for newly qualified doctors; what are the benefits, and what methods can be used to overcome the pitfalls?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Access to mentorship is frequently cited as a priority for doctors, however formal mentorship programmes throughout training are lacking for residents. Near-peer mentorship is a faculty-light option to potentially bridge this mentorship gap, however the literature in the clinical postgraduate setting is not comprehensive. We aim to evaluate the benefits and pitfalls of near-peer mentorship in a postgraduate setting. MATERIALS AND METHODS: of near-peer mentorship were applied. After allocation to the frameworks' overarching themes, data was analysed thematically. RESULTS: Across 10 identified studies (one quantitative, three qualitative, six mixed-methods), near-peer mentorship was perceived to be beneficial (72-100% approval), with 85-99% of mentors and mentees desiring continuation of schemes at their units (seven UK-based, two Australian, one Canadian). The main themes identified were Mentee benefits, including careers advice and development of transferable skills; Mentor benefits, including leadership and organisational skill improvements; Organisational benefits, including reduced faculty workload and an enhanced sense of community. Pitfalls included a perceived lack of mentor expertise, shortage of time and resources, and unsupportive mentoring relationships. DISCUSSION: This research suggests that near-peer mentorship offers benefits for the mentee, mentor and organisation, if care is taken to mitigate the potential pitfalls. The main benefits versus traditional senior faculty mentorship derive from the concept of social and cognitive congruence, whereby a more closely relatable tutor is better able to tailor learning in terms understood by the tutee. Practical recommendations to optimise near-pear mentorship include mentorship pyramids, matching of pairings within the same clinical sites, and a hybrid matching approach with the option for mentee-led selection.
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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 | 0,104 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».