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Enregistrement W2553217595 · doi:10.1002/aet2.10009

McMaster Modular Assessment Program (McMAP) Through the Years: Residents' Experience With an Evolving Feedback Culture Over a 3‐year Period

2016· article· en· W2553217595 sur OpenAlexafffund
Shelly‐Anne Li, Jonathan Sherbino, Teresa M. Chan

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Mots-clésMedical educationThematic analysisAuditFocus groupFormative assessmentPsychologyModular designPerceptionMedicineQualitative researchComputer sciencePedagogyManagementSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Assessing resident competency in emergency department settings requires observing a substantial number of work-based skills and tasks. The McMaster Modular Assessment Program (McMAP) is a novel, workplace-based assessment (WBA) system that uses task-specific and global low-stakes assessments of resident performance. We describe the evaluation of a WBA program 3 years after implementation. METHODS: = 26) who used McMAP as part of McMaster University's emergency medicine residency program. Responses were triangulated using a follow-up written survey. Data were analyzed using theory-based thematic analysis. An audit trail was reviewed to ensure that all themes were captured. RESULTS: Findings were organized at the level of the learner (residents), faculty, and system. Residents identified elements of McMAP that were perceived as supporting or inhibiting learning. Residents shared their opinions on the feasibility of completing daily WBAs, perceptions and utilization of rating scales, and the value of structured feedback (written and verbal) from faculty. Residents also commented extensively on the evolving and improving feedback culture that has been created within our system. CONCLUSION: The study describes an evolving culture of feedback that promotes the process of informed self-assessment. A programmatic approach to WBAs can foster opportunities for feedback although barriers must still be overcome to fully realize the potential of a continuous WBA system. A professional culture change is required to implement and encourage the routine use of WBAs. Barriers, such as familiarity with assessment system logistics, faculty member discomfort with providing feedback, and empowering residents to ask faculty for direct observations and assessments must be addressed to realize the potential of a programmatic WBA system. Findings may inform future research in identifying key components of successful implementation of a programmatic workplace-based assessment system.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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