Evaluating pediatrics residents’ ethics learning needs using multisource interprofessional feedback
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ethics education is a required component of pediatric residency training. Limited instructional time requires educators to identify and prioritize learning needs. This is the first study to identify pediatric residents' ethics learning needs using a multisource (360 degree) assessment. We hypothesized that pediatricians or allied health care professionals would identify unperceived ethics learning needs. METHODS: Pediatric residents, pediatricians, respiratory therapists (RTs), and registered nurses (RNs) working at a university children's hospital rated the importance of twelve ethics themes as learning needs for trainees using a Likert-type scale. One-way ANOVA was used to determine differences between the groups, followed by post-hoc testing. RESULTS: Response rates were 65%, 70%, 57%, and 47% for residents, pediatricians, RTs, and RNs, respectively. Themes were categorized into three priority groupings based on mean importance ratings. Where significant differences existed between residents and other respondent groups, pediatric residents rated the theme as being more important. CONCLUSION: This study provides an interprofessional assessment of pediatric residents' perceived ethics learning needs. High priority ethics topics were identified, allowing for targeted teaching. Pediatricians and allied HCPs did not rate any ethics themes higher than residents. Medical educators may consider using methods inspired by multisource feedback for program evaluation.
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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 | 0,020 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».