Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High-quality instruments are required to assess and provide feedback to practicing physicians. Multisource feedback (MSF) uses questionnaires from colleagues, coworkers, and patients to provide data. It enables feedback in areas of increasing interest to the medical profession: communication, collaboration, professionalism, and interpersonal skills. The purpose of the study was to apply the 7 assessment criteria as a framework to examine the quality of MSF instruments used to assess practicing physicians. METHODS: The criteria for assessment (validity, reproducibility, equivalence, feasibility, educational effect, catalytic effect, and acceptability) were examined for 3 sets of instruments, drawing on published data. RESULTS: Three MSF instruments with a sufficient body of research for inclusion-the Canadian Physician Achievement Review instruments and the United Kingdom's GMC and CFEP360 instruments-were examined. There was evidence that MSF has been assessed against all criteria except educational effects, although variably for some of the instruments. The greatest emphasis was on validity, reproducibility, and feasibility for all of the instruments. Assessments of the catalytic effect were not available for 1 of the 2 UK instruments and minimally examined for the other. Data about acceptability are implicit in the UK instruments from their endorsement by the Royal College of General Practice and explicitly examined in the Canadian instruments. DISCUSSION: The 7 criteria provided a useful framework to assess the quality of MSF instruments and enable an approach to analyzing gaps in instrument assessment. These criteria are likely to be helpful in assessing other instruments used in medical education.
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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 | 0,505 | 0,799 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».