Multisource Feedback and Self-Assessment of the Communicator, Collaborator, and Professional CanMEDS Roles for Diagnostic Radiology Residents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a tool for the external and self-evaluation of residents in the Communicator, Collaborator, and Professional CanMEDS roles. METHODS: An academic teaching institution affiliated with 4 major urban hospitals conducted a survey that involved 46 residents and 216 hospital staff members. Residents selected at least 13 external evaluators from different categories (including physicians, nurses or technologists, peers or fellows, and support staff members) from their last 6 months of rotations. The external evaluators and residents answered 4 questions that pertained to each of the 3 CanMEDS roles being assessed. The survey results were analysed for feasibility, variance within and between rater groups, and the relationships between multisource and self-evaluation scores, and between multisource feedback and in-training evaluation report scores. RESULTS: The multisource feedback survey had an overall response rate of 73% with 683 evaluations sent out to 216 unique evaluators. The ratings from different groups of evaluators were only weakly correlated. Residents were most likely to receive their best rating from a collaborating physician and their worst rating from a site secretary or a program assistant. Generally, self-assessment scores were significantly lower than multisource feedback scores. Although there was a strong correlation within the multisource feedback data and within the in-training evaluation report data, there was a weak correlation among the data sets. CONCLUSIONS: Multisource feedback provides useful feedback and scores that relate to critical CanMEDS roles that are not necessarily reflected in a resident's in-training evaluation report. The self-assessment feature of multisource feedback permits a resident to compare the accuracy of his or her assessments to improve their life-long learning skills.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».