Current Practices in Assessing Professionalism in United States and Canadian Allopathic Medical Students and Residents
Notice bibliographique
Résumé
Professionalism is a critically important competency that must be evaluated in medical trainees but is a complex construct that is hard to assess. A systematic review was undertaken to give insight into the current best practices for assessment of professionalism in medical trainees and to identify new research priorities in the field. A search was conducted on PubMed for behavioral assessments of medical students and residents among the United States and Canadian allopathic schools in the last 15 years. An initial search yielded 594 results, 28 of which met our inclusion criteria. Our analysis indicated that there are robust generic definitions of the major attributes of medical professionalism. The most commonly used assessment tools are survey instruments that use Likert scales tied to attributes of professionalism. While significant progress has been made in this field in recent years, several opportunities for system-wide improvement were identified that require further research. These include a paucity of information about assessment reliability, the need for rater training, a need to better define competency in professionalism according to learner level (preclinical, clerkship, resident etc.) and ways to remediate lapses in professionalism. Student acceptance of assessment of professionalism may be increased if assessment tools are shifted to better incorporate feedback. Tackling the impact of the hidden curriculum in which students may observe lapses in professionalism by faculty and other health care providers is another priority for further study.
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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 | 0,029 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».