Perioperative Teaching and Feedback: How are we doing in Canadian OTL-HNS programs?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Discrepancies between resident and faculty perceptions regarding optimal teaching and feedback during surgery are well known but these differences have not yet been described in Otolaryngology - Head and Neck Surgery (OTL-HNS). The objectives were thus to compare faculty and resident perceptions of perioperative teaching and feedback in OTL-HNS residency programs across Canada with the aim of highlighting potential areas for improvement. METHODS: An anonymous electronic questionnaire was distributed to residents and teaching faculty in OTL-HNS across Canada with additional paper copies distributed at four institutions. Surveys consisted of ratings on a 5-point Likert scale and open-ended questions. Responses among groups were analysed with the Wilcoxon-Mann Whitney test, while thematic analysis was used for the open-ended questions. RESULTS: A total of 143 teaching faculty and residents responded with statistically significant differences on 11 out of 25 variables. Namely, faculty reported higher rates of pre and intra-operative teaching compared to resident reports. Faculty also felt they gave adequate feedback on residents' strengths and technical skills contrary to what the residents thought. Both groups did agree however that pre-operative discussion is not consistently done, nor is feedback consistently given or sought. CONCLUSION: Faculty and residents in OTL-HNS residency programs disagree on the frequency and optimal timing of peri-operative teaching and feedback. This difference in perception emphasizes the need for a more structured approach to feedback delivery including explicitly stating when feedback is being given, and the overall need for better communication between residents and staff.
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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 | 0,008 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».