Factors That Influence Residents' Perceived Credibility of Examiners During a Formative OSCE
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Formative assessment requires effective feedback. Recent studies have demonstrated the importance of considering the learner's perspective as a determinant of feedback effectiveness.Objective: We examined factors affecting residents' perceptions of the credibility of their examiners/feedback providers during a formative OSCE, including examiner demographics.Methods: Following a formative 5-station internal medicine OSCE, residents were randomized to receive feedback with or without scores, and then asked to fill a questionnaire rating the credibility of feedback providers on their final station. Feedback was provided by clinical faculty or standardized patients (SPs). Residents also rated the quality and characteristics of the feedback received, and previous knowledge of examiner. Correlations between feedback characteristics were explored and predictors of credibility were examined through multivariable linear regression.Results: 180 residents participated in the OSCE. Mean credibility of examiners was 4.37 of 5 (with 89% ≥ 4). Credibility was somewhat lower for SP raters compared to faculty, but differences were not significant (4.09 versus 4.41, P = .47). Rater and learner demographic variables did not affect credibility on multivariable analysis; however, the following feedback characteristics were significant predictors of credibility: specificity and balance between positive and formative comments. Provision of scores, actual or perceived resident score on station, length of feedback, and pacing did not appear to affect credibility. Perceived quality of feedback was strongly correlated with credibility.Conclusions: Residents rated the credibility of feedback providers highly in this formative OSCE. Characteristics of raters did not affect credibility. Feedback format, including specificity and balance, were associated with higher feedback credibility.
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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 | 0,002 | 0,026 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».