DOPS assessment: A study to evaluate the experience and opinions of trainees and assessors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workplace based assessments (WBAs) have been part of UK training for the last 3 years. Carrying out procedures efficiently and safely is of paramount importance in anaesthesia. AIMS: To explore opinions and experiences of Direct Observation of Procedural Skills (DOPS) assessments in a regional anaesthetic training programme. METHODS: 19 and 20-item questionnaires were distributed to trainees and consultants respectively. RESULTS: Questionnaire response rate was 76% (90/119) for trainees and 65% (129/199) for consultants. 43% of consultants and 33% of trainees were not trained in DOPS use. Assessments were usually not planned. 50% were ad hoc and the remainder mainly retrospective. Time spent on assessment was short with DOPS and feedback achieved in ≤15 minutes in the majority of cases with lack of suggestions for further improvement. Both trainees and consultants felt that DOPS was not a helpful learning tool (p = 0.001) or a reflection of trainee competency. CONCLUSIONS: DOPS assessments are currently not valued as an educational tool. Training is essential in use of this WBA tool which needs to be planned and sufficient time allocated so as to address current negative attitudes.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».