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Enregistrement W2757583948 · doi:10.1007/s40037-017-0376-7

Guidelines: The do’s, don’ts and don’t knows of direct observation of clinical skills in medical education

2017· article· en· W2757583948 sur OpenAlexaff
Jennifer R. Kogan, Rose Hatala, Karen E. Hauer, Eric S. Holmboe

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Medical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineMedical educationSet (abstract data type)PsychologyQuality (philosophy)MedicineComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,427 · 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

Citations146
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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