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Enregistrement W7161983199 · doi:10.82308/1907

Understanding how medical residents respond to harassment during simulation training: A thematic qualitative study

2023· dissertation· en· W7161983199 sur OpenAlexaboutno aff
Myriam Johnson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographyQualitative analysisQualitative researchPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le harcèlement demeure répandu dans les milieux médicaux canadiens, et a un impact négatif sur le bien-être et le développement des apprenants. Malgré la mise en place de programmes de lutte contre le harcèlement, ces derniers s'avèrent souvent inefficaces, laissant les apprenants inaptes à reconnaître et à réagir lorsque confrontés au harcèlement. Une tendance vers des solutions novatrices, telles que l’apprentissage par simulation, vise à rendre la formation médicale plus efficace et engageante. Cependant, la recherche sur de telles interventions lors de simulations anti-harcèlement en médicine reste largement inexplorée. S'appuyant sur l'efficacité d’études sur l’effet du témoin dans le domaine de l'éducation médicale, cette étude se penche sur la façon dont des résidents en médecine interne réagissent lorsqu'ils sont témoins de harcèlement au cours d'une simulation. Vingt résidents en médecine interne ont participé à un scénario sur le harcèlement où ils devaient effectuer un cathéter veineux central sur un mannequin, tandis qu'un résident superviseur (RS) harcelait verbalement un étudiant en médecine (EM). Après la simulation, les résidents ont participé à un débriefing afin de réfléchir à leurs expériences. Les sessions de simulation ont été enregistrées sur vidéo et les débriefings ont été enregistrés en audio.Les réactions verbales et non verbales des résidents face au harcèlement lors de la simulation ont été examinées à l'aide d'une analyse thématique inductive. Les débriefings ont été utilisés pour comparer les interventions rapportées par les résidents avec celles observées. Les séances ont également été analysées à l'aide de techniques de codage inductif pour explorer les motivations des participants sous-jacentes à leurs interventions.Les résultats ont révélé des différences dans les réactions des résidents en médecine interne face au harcèlement. Les réactions ont été catégorisées en trois groupes : (1) centrées sur l’EM (défense et soutien de l’EM), (2) centrées sur le RS (confrontation du RS), et (3) interventions passives (centrées sur la procédure). Les débriefings ont indiqué que la majorité des résidents rapportent adéquatement leurs interventions. Certains hésitaient à mettre fin au harcèlement en raison de la hiérarchie médicale ou priorisait la procédure, tandis que d'autres intervenaient pour protéger l'EM ou remettre en question des attentes injustifiées.Cette étude contribue aux connaissances sur les réactions et les actions des résidents en médecine interne lorsqu'ils sont témoins d'incidents de harcèlement, ainsi que sur les motivations sous-jacentes à leurs interventions. Il s'agit notamment de la première étude sur la manière dont les apprenants réagissent au harcèlement lors d'une procédure médicale simulée, fournissant des résultats novateurs

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,152 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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