How to Make Feedback More Effective? Qualitative Findings from Pilot Testing of an Audit and Feedback Report for Endoscopists
Notice bibliographique
Résumé
Background. Audit and feedback (A/F) reports are one of the few knowledge translation activities that can effect change in physician behavior. In this study, we pilot-tested an endoscopist A/F report to elicit opinions about the proposed report’s usability, acceptability and usefulness, and implications for knowledge translation.Methods. Semi-structured qualitative interviews were conducted with eleven endoscopists in Ontario, Canada. We tested an A/F report template comprising 9 validated, accepted colonoscopy quality indicators populated with simulated data. Interview transcripts were coded using techniques such as constant comparison and themes were identified inductively over several team meetings.Results. Four interrelated themes were identified: (1) overall perceptions of the A/F report; (2) accountability and consequences for poor performance; (3) motivation to change/improve skills; and (4) training for performance enhancement and available resources. The A/F report was well received; however, participants cited some possible threats to the report’s effectiveness including the perceived threat of loss of privileges or licensing and the potential for the data to be dismissed.Conclusions. Participants agreed that A/F has the potential to improve colonoscopy performance. However, in order to be effective in changing physician behavior, A/F must be thoughtfully implemented with attention to the potential concerns of its recipients.
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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 | 0,105 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».