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Enregistrement W2626198344 · doi:10.1111/tct.12667

Adolescent narrative comments in assessing medical students

2017· article· en· W2626198344 sur OpenAlexaff
April Tan, Alexandra Hudson, Kim Blake

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Teacher · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeInterviewConfidentialityMedical educationPsychologyQualitative researchMedical assessmentNarrative inquiryMedicineFamily medicineComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescent medical interviewing is a difficult topic to teach and assess. Programmatic assessment has been gaining interest in medical teaching, and shifts the mode of assessment from the traditional assessment of learning (e.g. written exams) to the assessment for learning (e.g. feedback). The Structured Communication Adolescent Guide (SCAG) is a programmatic assessment tool that allows an adolescent patient to provide three types of feedback (written, numeric, grade) to a medical student in an authentic clinical workplace. METHODS: We conducted a qualitative analysis of written narrative feedback from SCAGs completed by non-standardised adolescent patients interviewed by third-year medical students. SCAG numerical scores and grades were compared between the positive and the negative written narrative feedback. RESULTS: Thirty-seven (50%) of 74 SCAGs had written narrative feedback. 'Approachable' and 'confidentiality concerns' were the most common positive and negative written comments, respectively. The 'teen-only communication' SCAG section, containing the HEADSS (Home, Education, Activities, Drugs, Suicide, Sex) portion of the interview, had the highest number of negative comments. All of the positive comments had A grades (100%), whereas the negative comments had A (58%), B (37%) and C (5%) grades. The 'teen-only communication' and 'initiating the interview' SCAG sections had significantly lower numerical scores assigned to negative feedback (p = 0.023, p < 0.001). Adolescent medical interviewing is a difficult topic to teach and assess DISCUSSION: Confidentiality concerns remain a top priority for undergraduate medical education training in adolescent patient interviewing. Written narrative feedback is extremely valuable as teens can provide both positive and negative comments. This is in contrast to adolescent patients most often over-inflating grades or scores to all learners, which can mislead the student.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,400 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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