Improving Family Medicine Residents' Written Communication Using a Self-assessment Process.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although competency in written communication is a core skill, written communication is seldom the focus of formal instruction in medical education. The objective of this intervention was to implement a self-assessment strategy to assist learners in improving their letter writing skills and then to evaluate its feasibility, reliability and potential educational value. METHODS: Eight first-year family medicine residents from two teaching sites completing a six month family medicine rotation used a self-assessment process which included a self-study module and an assessment tool for letters. Each resident applied the self-assessment tool to eight to ten consecutive consult/referral request letters. Participants submitted initial and redrafted letters for independent rating. RESULTS: Analysis of the content, style and global ratings of the initial 77 draft letters showed multiple deficiencies in the content of their letters. It was confirmed that by using the self-assessment tool, residents were able to reliably assess the quality of their letters. Residents' assessments and those of the expert closely correlated (Pearson correlation 0.861, p < 0.0001). Over the course of the study the residents' overall performance improved and the difference in total scores between the initial drafts and the rewritten letters narrowed. CONCLUSION: A self-assessment process of written communication significantly improves the quality and completeness of routine consult/referral request letters.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».