R2C2 in Action: Testing an Evidence-Based Model to Facilitate Feedback and Coaching in Residency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Feedback is increasingly seen as a collaborative conversation between supervisors and learners, where learners are actively and reflectively engaged with feedback and use it to improve. Based on this, and through earlier research, we developed an evidence- and theory-informed, 4-phase model for facilitating feedback and practice improvement-the R2C2 model (relationship, reaction, content, coaching). OBJECTIVE: Our goal was to explore the utility and acceptability of the R2C2 model in residency education, specifically for engaging residents in their feedback and in using it to improve, as well as the factors influencing its use. METHODS: This qualitative study used the principles of design research. We recruited residents and their supervisors in 2 programs, internal medicine and pediatrics. We prepared supervisors to use the R2C2 model during their regular midrotation and/or end-of-rotation feedback sessions with participating residents to discuss their progress and assessment reports. We conducted debriefing interviews with supervisors and residents after each session. We analyzed transcripts as a team using template and content analysis. RESULTS: Of 61 residents, 7 residents (11%) participated with their supervisors (n = 5). Schedules and sensitivity to feedback prevented broader enrollment. Supervisors found the structured R2C2 format useful. Residents and supervisors reported that the coaching phase was novel and helpful, and that the R2C2 model engaged both groups in collaborative, reflective, goal-oriented feedback discussions. CONCLUSIONS: Participants found that using the R2C2 model enabled meaningful feedback conversations, identification of goals for improvement, and development of strategies to meet those goals.
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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 | 0,114 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».