Exploring Faculty Approaches to Feedback in the Simulated Setting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Feedback in clinical education and after simulated experiences facilitates learning. Although evidence-based guidelines for feedback exist, faculty experience challenges in applying the guidelines. We set out to explore how faculty approach feedback and how these approaches align with current recommendations. METHODS: There is strong evidence for the following four components of feedback: feedback as a social interaction, tailoring content, providing specific descriptions of performance, and identifying actionable items. Faculty preceptors participated in feedback simulations followed by debriefing. The simulations were video recorded, transcribed, and analyzed qualitatively using template analysis to examine faculty approaches to feedback relative to evidence-informed recommendations. RESULTS: Recorded encounters involving 18 faculty and 11 facilitators yielded 111 videos. There was variability in the extent to which feedback approaches aligned with recommended practices. Faculty behaviors aligned with recommendations included a conversational approach, flexibly adapting feedback techniques to resident context, offering rich descriptions of observations with specific examples and concrete suggestions, achieving a shared understanding of strengths and gaps early on to allow sufficient time for problem-solving, and establishing a plan for ongoing development. Behaviors misaligned with guidelines included prioritizing the task of feedback over the relationship, lack of flexibility in techniques applied, using generic questions that did not explore residents' experiences, and ending with a vague plan for improvement. CONCLUSIONS: Faculty demonstrate variability in feedback skills in relation to recommended practices. Simulated feedback experiences may offer a safe environment for faculty to further develop the skills needed to help residents progress within competency-based medical education.
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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 | 0,017 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».