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Enregistrement W2781758788 · doi:10.4300/jgme-d-17-00137.1

myTIPreport and Training for Independent Practice: A Tool for Real-Time Workplace Feedback for Milestones and Procedural Skills

2018· article· en· W2781758788 sur OpenAlexaff
AnnaMarie Connolly, Alice R. Goepfert, Anita Blanchard, Elizabeth Buys, Nicole Donnellan, Cindy L. Amundsen, Shelley L. Galvin, Kimberly Kenton

Notice bibliographique

RevueJournal of Graduate Medical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationTraining (meteorology)Time-outPsychologyComputer scienceMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Few tools currently exist for effective, accessible delivery of real-time, workplace feedback in the clinical setting. Objective We developed and implemented a real-time, web-based tool for performance-based feedback in the clinical environment. Methods The tool (myTIPreport) was designed for performance-based feedback to learners on the Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) Milestones and procedural skills. “TIP” stands for “Training for Independent Practice.” We implemented myTIPreport in obstetrics and gynecology (Ob-Gyn) and female pelvic medicine and reconstructive surgery (FPMRS) programs between November 2014 and May 2015. Residents, fellows, teachers, and program directors completed preimplementation and postimplementation surveys on their perceptions of feedback. Results Preimplementation surveys were completed by 656 participants of a total of 980 learners and teachers in 19 programs (12 Ob-Gyn and 7 FPMRS). This represented 72% (273 of 378) of learners and 64% (383 of 602) of teachers. Seventy percent of participants (381 of 546) reported having their own individual processes for real-time feedback; the majority (79%, 340 of 430) described these processes as informal discussions. Over 6 months, one-third of teachers and two-thirds of learners used the myTIPreport tool a total of 4311 times. Milestone feedback was recorded 944 times, and procedural feedback was recorded 3367 times. Feedback addressed all ACGME Milestones and procedures programmed into myTIPreport. Most program directors reported that tool implementation was successful. Conclusions The majority of learners successfully received workplace feedback using myTIPreport. This web-based tool, incorporating procedures and ACGME Milestones, may be an important transition from other feedback formats.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,362 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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