Multisource feedback to assess pediatric practice: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The assessment and maintenance of competence for pediatricians has recently received increased attention. The aim of the present study was to investigate further the use of multisource feedback for assessing pediatricians in practice. METHODS: A systematic literature review was conducted using the electronic databases EMBASE, PsycINFO, MEDLINE, PUBMED, and CINAHL for English-language articles. RESULTS: 762 articles were identified with the initial search and 756 articles were excluded for a total of six studies that met the inclusion criteria for this systematic review. Internal consistency reliability was reported in five studies with α ≥ 0.95 for both subscales and full scales. Generalizability was also reported in two studies with Ep (2) generally ≥ 0.78. These adequate Ep (2) coefficients were achieved with different numbers of raters. Evidence for content, criterion-related (e.g., Pearson's r) and construct validity (e.g., principal component factor analysis) was reported in all 6 studies. CONCLUSION: Multisource feedback is a feasible, reliable, and valid method to assess pediatricians in practice. The results indicate that multisource feedback system can be used to assess key competencies such as communication skills, interpersonal skills, collegiality, and medical expertise. Further implementation of multisource feedback is desirable.
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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 | 0,018 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».