Multisource feedback in the assessment of physician competencies
Notice bibliographique
Résumé
Multisource feedback (MSF), or 360-degree employee evaluation, is a questionnaire-based assessment method in which rates are evaluated by peers, patients, and coworkers on key performance behaviors. Although widely used in industrial settings to assess performance, the method is gaining acceptance as a quality improvement method in health systems. This article describes MSF, identifies the key aspects of MSF program design, summarizes some of the salient empirical research in medicine, and discusses possible limitations for MSF as an assessment tool in health care. In industry and in health care, experience suggests that MSF is most likely to succeed and result in changes in performance when attention is paid to structural and psychometric aspects of program design and implementation. A carefully selected steering committee ensures that the behaviors examined are appropriate, the communication package is clear, and the threats posed to individuals are minimized. The instruments that are developed must be tested to ensure that they are reliable, achieve a generalizability coefficient of Ep2 = .70, have face and content validity, and examine variance in performance ratings to understand whether ratings are attributable to how the physician performs and not to factors beyond the physician's control (e.g., gender, age, or setting). Research shows that reliable data can be generated with a reasonable number of respondents, and physicians will use the feedback to contemplate and initiate changes in practice. Performance may be affected by familiarity between rater and ratee and sociodemographic and continuing medical education characteristics; however, little of the variance in performance is explained by factors outside the physician's control. MSF is not a replacement for audit when clinical outcomes need to be assessed. However, when interpersonal, communication, professionalism, or teamwork behaviors need to be assessed and guidance given, it is one of the better tools that may be adopted and implemented to provide feedback and guide performance.
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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 | 0,099 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».