Supervisor Continuity or Co-Location: Which Matters in Residency Education? Findings From a Qualitative Study of Remote Supervisor Family Physicians in Australia and Canada
Notice bibliographique
Résumé
\n \t\t\tPurpose: Changes to health care systems and working hours have fragmented residents' clinical experiences with potentially negative effects on their development as professionals. Investigation of off-site supervision, which has been implemented in isolated rural practice, could reveal important but less overt components of residency education.Method: Insights from sociocultural learning theory and work-based learning provided a theoretical framework. In 2011-2012, 16 family physicians in Australia and Canada were asked in-depth how they remotely supervised residents' work and learning, and for their reflections on this experience. The verbatim interview transcripts and researchers' memos formed the data set. Template analysis produced a description and interpretation of remote supervision.Results: Thirteen Australian family physicians from five states and one territory, and three Canadians from one province, participated. The main themes were how remoteness changed the dynamics of care and supervision; the importance of ongoing, holistic, nonhierarchical, supportive supervisory relationships; and that residents learned "clinical courage" through responsibility for patients' care over time. Distance required supervisors to articulate and pass on their expertise to residents but made monitoring difficult. Supervisory continuity encouraged residents to build on past experiences and confront deficiencies.Conclusions: Remote supervision enabled residents to develop as clinicians and professionals. This questions the supremacy of co-location as an organizing principle for residency education. Future specialists may benefit from programs that give them ongoing and increasing responsibility for a group of patients and supportive continuity of supervision as residents\n
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».