Facilitated Reflective Performance Feedback
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and conduct feasibility testing of an evidence-based and theory-informed model for facilitating performance feedback for physicians so as to enhance their acceptance and use of the feedback. METHOD: To develop the feedback model (2011-2013), the authors drew on earlier research which highlights not only the factors that influence giving, receiving, accepting, and using feedback but also the theoretical perspectives which enable the understanding of these influences. The authors undertook an iterative, multistage, qualitative study guided by two recognized research frameworks: the UK Medical Research Council guidelines for studying complex interventions and realist evaluation. Using these frameworks, they conducted the research in four stages: (1) modeling, (2) facilitator preparation, (3) model feasibility testing, and (4) model refinement. They analyzed data, using content and thematic analysis, and used the findings from each stage to inform the subsequent stage. RESULTS: Findings support the facilitated feedback model, its four phases-build relationship, explore reactions, explore content, coach for performance change (R2C2)-and the theoretical perspectives informing them. The findings contribute to understanding elements that enhance recipients' engagement with, acceptance of, and productive use of feedback. Facilitators reported that the model made sense and the phases generally flowed logically. Recipients reported that the feedback process was helpful and that they appreciated the reflection stimulated by the model and the coaching. CONCLUSIONS: The theory- and evidence-based reflective R2C2 Facilitated Feedback Model appears stable and helpful for physicians in facilitating their reflection on and use of formal performance assessment feedback.
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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 | 0,038 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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 ».