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Enregistrement W2586425736 · doi:10.1002/aet2.10028

Clinical Performance Feedback to Paramedics: What They Receive and What They Need

2017· article· en· W2586425736 sur OpenAlexafffund
Laurie J. Morrison, Louise Cassidy, Michelle Welsford, Teresa M. Chan

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésThematic analysisPerceptionPsychologyHealth careCoding (social sciences)Mental healthQualitative researchApplied psychologyMedicineMedical educationPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Performance feedback is not always well utilized in healthcare. To more effectively incorporate it, we used a discussion of current feedback systems to explore paramedics' perceived needs regarding feedback and to understand what feedback would improve their performance as healthcare providers. METHODS: We used a qualitative methodology with semistructured interviews of paramedics to explore perceptions and desires for feedback. Interpretive descriptive analysis was performed with continuous recruitment until thematic saturation was achieved. Themes were identified and a coding system was developed by two investigators separately and merged by consensus. The analysis was audited by a third investigator, and a member check was performed. RESULTS: Many different ideas were discussed that were analyzed to develop several major recurrent themes. One such theme was positive perception of feedback by paramedics. Despite the positive perceptions discussed, the shortcomings of current systems were also frequently discussed as were perceived barriers to receiving meaningful feedback. The idea of following up on patients' courses/outcomes also arose frequently during the interviews. In addition, feedback and its interaction with mental health emerged as a theme in terms of its potential for both positive and negative impact. Finally, suggestions about the future were also common with paramedics providing thoughts regarding what future systems could be developed or what changes could be made to provide them with meaningful feedback. CONCLUSIONS: Our findings show how paramedics perceive feedback, but still note how barriers may impair its uptake and how it may affect their mental health. Our participants also made recommendations about what they would want to see in future feedback systems. This information can provide the foundation to improve current feedback systems or structure new ones to allow paramedics to continue to develop themselves as healthcare professionals.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,340 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations51
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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