Quality In-Training Evaluation Reports—Does Feedback Drive Faculty Performance?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinical faculty often complete in-training evaluation reports (ITERs) poorly. Faculty development (FD) strategies should address this problem. An FD workshop was shown to improve ITER quality, but few physicians attend traditional FD workshops. To reach more faculty, the authors developed an "at-home" FD program offering participants various types of feedback on their ITER quality based on the workshop content. Program impact is evaluated here. METHOD: Ninety-eight participants from four medical schools, all clinical supervisors, were recruited in 2009-2010; 37 participants completed the study. These were randomized into five groups: a control group and four other groups with different feedback conditions. ITER quality was assessed by two raters using a validated tool: the completed clinical evaluation report rating (CCERR). Participants were given feedback on their ITER quality based on group assignment. Six months later, participants submitted new ITERs. These ITERs were assessed using the CCERR, and feedback was sent to participants on the basis of their group assignment. This process was repeated two more times, ending in 2012. RESULTS: CCERR scores from the participants in all feedback groups were collapsed (n=27) and compared with scores from the control group (n=10). Mean CCERR scores significantly increased over time for the feedback group but not the control group. CONCLUSIONS: The results suggest that faculty are able to improve ITER quality following a minimal "at-home" FD intervention. This also adds to the growing literature that has found success with improving the quality of trainee assessments following rater training.
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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 | 0,073 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».