Evaluating the CanMEDS collaborator role in residents through multi-source feedback
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives To improve evaluation methods in assessing the CanMEDS role of Collaborator through multi-source feedback using the Interprofessional Collaborator Assessment Rubric (ICAR).Methods Pilot study -To determine inter-rater reliability of the ICAR.Anaesthesia residents were assessed on daily interactions over a two-week period by attending physicians during normal learning encounters.Inter-rater reliability assessed through Fleiss' Kappa and internal reliability measured through Cronbach's alpha.On-going Research -360-degree evaluation of medical residents by physicians, nurses, and allied health professionals to determine inter-rater reliability of ICAR from multiple medical professionals.Twenty residents, four in five various medical teaching unit, will be evaluated after a four week rotation by their attending physician, nurses, and allied health professionals (physiotherapists, occupational therapists, social workers, pharmacists, dieticians, etc).Inter-rater reliability assessed through Fleiss' Kappa and internal reliability measured through Cronbach's alpha.Results The pilot study offered both quantitative and qualitative data.Quantitatively, the ICAR was found to be internally consistent with a Cronbach's alpha value of 0.87 (> 0.7 is cited as significant).However, the inter-rater reliability was -0.089 where > 0.7 is cited as significant.Qualitatively, comments from evaluating physicians noted that there should be push toward multi-source feedback.Conclusions The pilot study results have allowed our research team to progress to our current, on-going, research.Although the ICAR is a internally reliable tool, it, and resident assessment, needs to tested under appropriate evaluation conditions including incorporating multiple raters (physicians, nurses, and allied health professionals) over extended (non-daily) observation periods.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».