The R2C2 Model in Residency Education: How Does It Foster Coaching and Promote Feedback Use?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The authors previously developed and tested a reflective model for facilitating performance feedback for practice improvement, the R2C2 model. It consists of four phases: relationship building, exploring reactions, exploring content, and coaching. This research studied the use and effectiveness of the model across different residency programs and the factors that influenced its effectiveness and use. METHOD: From July 2014-October 2016, case study methodology was used to study R2C2 model use and the influence of context on use within and across five cases. Five residency programs (family medicine, psychiatry, internal medicine, surgery, and anesthesia) from three countries (Canada, the United States, and the Netherlands) were recruited. Data collection included audiotaped site assessment interviews, feedback sessions, and debriefing interviews with residents and supervisors, and completed learning change plans (LCPs). Content, thematic, template, and cross-case analysis were conducted. RESULTS: An average of nine resident-supervisor dyads per site were recruited. The R2C2 feedback model, used with an LCP, was reported to be effective in engaging residents in a reflective, goal-oriented discussion about performance data, supporting coaching, and enabling collaborative development of a change plan. Use varied across cases, influenced by six general factors: supervisor characteristics, resident characteristics, qualities of the resident-supervisor relationship, assessment approaches, program culture and context, and supports provided by the authors. CONCLUSIONS: The R2C2 model was reported to be effective in fostering a productive, reflective feedback conversation focused on resident development and in facilitating collaborative development of a change plan. Factors contributing to successful use were identified.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».