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Enregistrement W6983675967

Narrative Shifts Prompt the Development of Adaptive Expertise in Pediatric Subspecialty Residents

2018· article· en· W6983675967 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrounded theorySubspecialtyExcellenceCurriculumNarrativeData collectionHealth care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an era of increasing complexity in healthcare, it is necessary for physicians to be flexible and adaptive in their use of knowledge and experience to solve new, unexpected and multifaceted problems in clinical practice. This complex problem solving is known to be an essential skill for adaptive experts and is the standard of excellence in training future health care professionals. Despite its importance for medical training, little is known about how adaptive expertise develops in medical trainees. Specifically, we do not know how residents accomplish the tasks of learning to integrate knowledge using integrated competencies as seen in adaptive experts, yet this understanding is key when considering how best to design curricula and instructional methods to help residents develop these skills. Therefore, the purpose of this study was to explore how residents develop these integrative skills in Pediatric medicine.\nA constructivist grounded theory study was conducted, using participant observation and semi-structured interviews as the data sources and purposeful sampling of residents from the Department of Pediatrics at the University of Toronto, to explore how residents develop integrative skills of adaptive expertise through workplace learning. We conducted 34 observations of ten residents, resulting in 102 hours of observation over the course of 12 months. Data collection and analysis occurred iteratively and themes were identified through constant comparative analysis by a team of researchers.\nOur results demonstrated that residents have acquired a number of routine efficiencies for communicating with patients and families during clinical consultations. While these well-developed approaches are effective in most clinical situations, residents navigated difficult or challenging conversations by enabling families to express their own narratives. They integrate this information with their medical knowledge and their own perspectives and values. At times, residents recognized that a ‘narrative shift’ was needed to effectively navigate the conversation. This shift was used purposefully to inform the creation of new communication strategies, resulting in an opportunity for new learning. Critically, this learning was modulated by the resident’s effectivities and the constraints of the clinical setting.\nNarrative shifts are adjustments in the clinician’s understanding of a patient’s narrative that impacts on how clinical care is provided. They are one representation of how integrated knowledge and competencies seen in adaptive experts are enacted in daily clinical work. In this study, narrative shifts prompted learning in residents. They triggered residents to explore and experiment with new ways of interacting with patients and families which further developed their conceptual understanding of how their knowledge is situated within the context. These narrative shifts also prompted them to seek multiple perspectives for approaching these conversations with families. The workplace learning environment provides opportunities that prepare residents for future learning through active experimentation, deeper conceptual learning and multiple perspectives. As we transition to competency based education, we must ensure that these key aspects of training that promote adaptive expertise development are not lost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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