How Do Physicians Assess Their Family Physician Colleagues' Performance? Creating a Rubric to Inform Assessment and Feedback
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Colleges of Physicians and Surgeons of Alberta and Nova Scotia (CPSNS) use a standardized multisource feedback program, the Physician Achievement Review (PAR/NSPAR), to provide physicians with performance assessment data via questionnaires from medical colleagues, coworkers, and patients on 5 practice domains: consultation communication, patient interaction, professional self-management, clinical competence, and psychosocial management of patients. Physicians receive a confidential report; the intent is practice improvement. However, research indicates that feedback from medical colleagues appears to be less understood than that from coworkers or patients, due to a lack of specificity and concerns regarding feedback credibility. The purpose of this study was to determine how physicians make decisions about performance ratings for family physician (FP) colleagues in the 5 practice domains. METHODS: This was an exploratory qualitative study using focus groups-one with 11 family physicians and one with 12 specialists-who had served as NSPAR "medical colleague'' reviewers. We analyzed focus group transcripts using content analysis. RESULTS: Family and specialist physicians provided examples of behaviors indicative of both high- and low-scoring performance for items within the 5 practice domains. From these, an assessment rubric was created to inform both external reviewers and the physicians being reviewed of performance expectations. Reviewers reported using varied sources of information to make assessments, including shared patients, medical records, referral letters, feedback from others, and self-reference. DISCUSSION: The CPSNS has used the assessment rubric to create an online resource to inform medical colleague assessment and enhance the usefulness of their NSPAR scores. Further research will be required to determine its impact.
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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 | 0,051 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».