Guidelines: the do’s, don’ts and don’t knows of feedback for clinical education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The guidelines offered in this paper aim to amalgamate the literature on formative feedback into practical Do's, Don'ts and Don't Knows for individual clinical supervisors and for the institutions that support clinical learning. METHODS: The authors built consensus by an iterative process. Do's and Don'ts were proposed based on authors' individual teaching experience and awareness of the literature, and the amalgamated set of guidelines were then refined by all authors and the evidence was summarized for each guideline. Don't Knows were identified as being important questions to this international group of educators which if answered would change practice. The criteria for inclusion of evidence for these guidelines were not those of a systematic review, so indicators of strength of these recommendations were developed which combine the evidence with the authors' consensus. RESULTS: A set of 32 Do and Don't guidelines with the important Don't Knows was compiled along with a summary of the evidence for each. These are divided into guidelines for the individual clinical supervisor giving feedback to their trainee (recommendations about both the process and the content of feedback) and guidelines for the learning culture (what elements of learning culture support the exchange of meaningful feedback, and what elements constrain it?) CONCLUSION: Feedback is not easy to get right, but it is essential to learning in medicine, and there is a wealth of evidence supporting the Do's and warning against the Don'ts. Further research into the critical Don't Knows of feedback is required. A new definition is offered: Helpful feedback is a supportive conversation that clarifies the trainee's awareness of their developing competencies, enhances their self-efficacy for making progress, challenges them to set objectives for improvement, and facilitates their development of strategies to enable that improvement to occur.
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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 | 0,003 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle