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Enregistrement W2338382558 · doi:10.3402/meo.v21.30584

Reflections in a time of transition: orthopaedic faculty and resident understanding of accreditation schemes and opinions on surgical skills feedback

2016· article· en· W2338382558 sur OpenAlexaff
Kenneth R. Gundle, Dayne Mickelson, Doug Hanel

Notice bibliographique

RevueMedical Education Online · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilestoneAccreditationGraduate medical educationMedical educationLikert scaleAuditMedicineGraduation (instrument)PsychologyManagementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Orthopaedic surgery is one of the first seven specialties that began collecting Milestone data as part of the Accreditation Council for Graduate Medical Education's Next Accreditation System (NAS) rollout. This transition from process-based advancement to outcome-based education is an opportunity to assess resident and faculty understanding of changing paradigms, and opinions about technical skill evaluation. METHODS: In a large academic orthopaedic surgery residency program, residents and faculty were anonymously surveyed. A total of 31/32 (97%) residents and 29/53 (55%) faculty responded to Likert scale assessments and provided open-ended responses. An internal end-of-rotation audit was conducted to assess timeliness of evaluations. A mixed-method analysis was utilized, with nonparametric statistical testing and a constant-comparative qualitative method. RESULTS: There was greater familiarity with the six core competencies than with Milestones or the NAS (p<0.05). A majority of faculty and residents felt that end-of-rotation evaluations were not adequate for surgical skills feedback. Fifty-eight per cent of residents reported that end-of-rotation evaluations were rarely or never filled out in a timely fashion. An internal audit demonstrated that more than 30% of evaluations were completed over a month after rotation end. Qualitative analysis included themes of resident desire for more face-to-face feedback on technical skills after operative cases, and several barriers to more frequent feedback. DISCUSSION: The NAS and outcome-based education have arrived. Residents and faculty need to be educated on this changing paradigm. This transition period is also a window of opportunity to address methods of evaluation and feedback. In our orthopaedic residency, trainees were significantly less satisfied than faculty with the amount of technical and surgical skills feedback being provided to trainees. The quantitative and qualitative analyses converge on one theme: a desire for frequent, explicit, timely feedback after operative cases. To overcome the time-limited clinical environment, feedback tools need to be easily integrated and efficient. Creative solutions may be needed to truly achieve outcome-based graduate medical education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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