Guidelines: The do’s, don’ts and don’t knows of direct observation of clinical skills in medical education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Direct observation of clinical skills is a key assessment strategy in competency-based medical education. The guidelines presented in this paper synthesize the literature on direct observation of clinical skills. The goal is to provide a practical list of Do's, Don'ts and Don't Knows about direct observation for supervisors who teach learners in the clinical setting and for educational leaders who are responsible for clinical training programs. METHODS: We built consensus through an iterative approach in which each author, based on their medical education and research knowledge and expertise, independently developed a list of Do's, Don'ts, and Don't Knows about direct observation of clinical skills. Lists were compiled, discussed and revised. We then sought and compiled evidence to support each guideline and determine the strength of each guideline. RESULTS: A final set of 33 Do's, Don'ts and Don't Knows is presented along with a summary of evidence for each guideline. Guidelines focus on two groups: individual supervisors and the educational leaders responsible for clinical training programs. Guidelines address recommendations for how to focus direct observation, select an assessment tool, promote high quality assessments, conduct rater training, and create a learning culture conducive to direct observation. CONCLUSIONS: High frequency, high quality direct observation of clinical skills can be challenging. These guidelines offer important evidence-based Do's and Don'ts that can help improve the frequency and quality of direct observation. Improving direct observation requires focus not just on individual supervisors and their learners, but also on the organizations and cultures in which they work and train. Additional research to address the Don't Knows can help educators realize the full potential of direct observation in competency-based education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».