Feedback Credibility in a Formative Postgraduate Objective Structured Clinical Examination: Effects of Examiner Type
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Resident perspectives on feedback are key determinants of its acceptance and effectiveness, and provider credibility is a critical element in perspective formation. It is unclear what factors influence a resident's judgment of feedback credibility. Objective We examined how residents perceive the credibility of feedback providers during a formative objective structured clinical examination (OSCE) in 2 ways: (1) ratings of faculty examiners compared with standardized patient (SP) examiners, and (2) ratings of faculty examiners based on alignment of expertise and station content. Methods During a formative OSCE, internal medicine residents were randomized to receive immediate feedback from either faculty examiners or SP examiners on communication stations, and at least 1 specialty congruent and either 1 specialty incongruent or general internist faculty examiner for clinical stations. Residents rated perceived credibility of feedback providers on a 7-point scale. Results were analyzed with proportional odds models for ordinal credibility ratings. Results A total of 192 of 203 residents (95%), 72 faculty, and 10 SPs participated. For communication stations, odds of high credibility ratings were significantly lower for SP than for faculty examiners (odds ratio [OR] = 0.28, P < .001). For clinical stations, credibility odds were lower for specialty incongruent faculty (OR = 0.19, P < .001) and female faculty (OR = 0.45, P < .001). Conclusions Faculty examiners were perceived as being more credible than SP examiners, despite standardizing feedback delivery. Specialty incongruency with station content and female sex were associated with lower credibility ratings for faculty examiners.
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 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 | 0,004 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».