Evaluating Interprofessional Team Performance: A Faculty Rater Tool
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Reliable team assessment has become a priority because of growing emphasis on interprofessional education and team-based care. Objective rating scales are needed to evaluate interprofessional student teams and individuals and provide real-time feedback. METHODS: In response to a need for behavioral rating scales, we modified the McMaster-Ottawa Scale from a 9-point to a 3-point scale and added descriptive behavioral anchors to define three levels of competency (i.e., below, at, and above expected). This modification is intended to provide consistent rating of individuals and teams in patient settings. We then developed a demonstration video using actors representing four professions to demonstrate the three levels of performance within the team. Our faculty rater tool, consisting of the modified scale and video, is designed to provide standardized ratings in interprofessional educational settings that involve patient care. RESULTS: We conducted training sessions with 40 faculty members from seven professions (medicine, dentistry, occupational therapy, nursing, pharmacy, physician assistant, and psychology) over a 2-year period. Immediately after each training session, two trained faculty observers rated interprofessional student teams as they conducted history and assessments on standardized patients. Observer scores were compared with one another and with standard expert ratings of the same teams. Trained observer ratings were consistent across the pairs. The observer training can be conducted within 60-90 minutes with the tool. DISCUSSION: Results of our implementation of the faculty rater tool confirm that the modified McMaster-Ottawa Scale is feasible to administer in clinical settings and that the demonstration video can be easily adopted for standardizing observer ratings.
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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 | 0,068 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».