LO55: Signal & noise – do professionalism concerns impact decision-making of competence committees?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Competence committees (CCs) struggle with incorporating professionalism issues into resident progression decisions. This study examined how professionalism concerns influence individual faculty decisions about resident progression using simulated CC reviews. Methods: In 2017, the investigators conducted a survey of 25 program directors of Royal College emergency medicine residency training programs in Canada and those faculty members who are members of the CCs (or equivalent) at their home institution. The survey contained twelve resident portfolios, each containing formative and summative information available to a CC for making progression decisions. Six portfolios outlined residents progressing as expected and six were not progressing as expected. Further, a professionalism variable (PV) was added to six portfolios, evenly split between those residents progressing as expected and not. Participants were asked to make progression decisions based on each portfolio. Results: Raters were able to consistently identify a resident needing an educational intervention versus those who did not. When a PV was added, the consistency among raters decreased by 34.2% in those residents progressing as expected, versus increasing by 3.8% in those not progressing as expected (p = 0.01). Conclusion: When using an unstructured review of a simulated resident portfolio, individual reviewers can better discriminate between trainees progressing as expected when professionalism concerns are added. Considering this, educators using a competence committee in a CBME program must have a system to acquire and document professionalism issues to make appropriate progress decisions.
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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 | 0,031 | 0,190 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».