Exploring residents’ spontaneous collaborative skills in a simulated setting context: an exploratory study on CanMEDS collaborator role
Notice bibliographique
Résumé
Kathleen Ouellet,1 Robert Sabbagh,2 Linda Bergeron,3 Sandeep Kumar Mayer,2 Christina St-Onge4 1Center for Health Profession Education, Faculty of Medicine and Health Sciences, Université de Sherbrooke, 2Department of Surgery, Faculty of Medicine and Health Sciences, Université de Sherbrooke, 3Research Chair in Medical Education, Paul Grand’Maison of the Société des médecins, Université de Sherbrooke, 4Department of Medicine, Faculty of Medicine and Health Sciences, Université de Sherbrooke, Sherbrooke, Québec, Canada Background: Collaboration is an important competence to be acquired by residents. Although improving residents’ collaboration via interprofessional education has been investigated in many studies, little is known about the residents’ spontaneous collaborative behavior. The purpose of this exploratory study was to describe how residents spontaneously collaborate.Methods: Seven first-year residents (postgraduate year 1; three from family medicine and one each from ear, nose, and throat, obstetrics/gynecology, general surgery, and orthopedic surgery) participated in two collaborative meetings with actors performing the part of other health professionals (ie, occupational therapist, physiotherapist, nurse, or social worker). Both meetings were built around an issue or conflict with the patients’ families reported by one professional. The residents were required to lead the meeting to collect proper information to reach a joint decision. Two team members analyzed the video recordings of the meetings using an emerging-theme qualitative methodology.Results: Although the residents spontaneously knew how to successfully communicate with other professionals, they seemed to struggle with the patient-centered approach and the shared decision-making process.Discussion: Even if the residents performed communication-wise in their collaborative role, they seemed to have perceived themselves as decision makers instead of collaborators in the joint decision process. The results of this study can inform future studies on learning strategies to improve behaviors that would more likely need attention in interprofessional education. Keywords: interprofessional education, IPE, communication, collaboration
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».