A web‐based peer feedback tool for physical examination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical students do not have many formal opportunities to practise physical examinations during their pre-clerkship years. Consequently, they often practise their examination skills with peers outside of formal teaching sessions. There are also few opportunities for observation and feedback on their skills in this area. CONTEXT: The undergraduate medical programme at the University of Toronto is a 4-year programme where students learn clinical skills in the first 2 years prior to beginning clinical rotations. INNOVATION: We describe a web-based, mobile device-friendly tool to facilitate structured peer-peer observation and feedback of physical examination skills. The tool is designed for use by pre-clerkship medical students, and includes assessment criteria for select physical examinations based on expectations for pre-clerkship medical students. In addition, supplemental instructional material was developed to aid the students' learning. The tool was piloted with first-year medical students as they prepared for their autumn objective structured clinical examination (OSCE) at the University of Toronto. Its use was voluntary. IMPLICATIONS: The tool has been used enthusiastically by students, and their feedback has been positive. This tool is an innovation that guides students as they practise their physical examination skills, and gives them a framework to provide feedback to one another during this process. It also encourages students to reflect critically on their own skills, as well as those of their peers, through the use of an engaging digital platform. The tool will be expanded to include history-taking vignettes, photos and videos. The tool is sustainable, and could be easily implemented at other institutions without a substantial investment. Students often practise their examination skills with peers outside of formal teaching sessions.
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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 | 0,016 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,013 |
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 ».