Does a Structured Formative Feedback System Improve Learner Perception of the Obstetrics and Gynecology Clerkship? [16H]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Medical students are more likely to pursue specialty training in fields they perceived positively during their training. This can be influenced by their satisfaction with feedback during a rotation. We investigated whether a structured formative feedback system would improve learner perception of the Obstetrics and Gynecology clerkship. METHODS: This observational cohort study included medical students from the Class of 2017 (control cohort) and 2018 (intervention cohort). Institutional ethics board approval was obtained. A formative feedback system was implemented during Obstetrics and Gynecology rotations for the Class of 2018. It consisted of a set of electronic forms asking for strengths and requirements for improvement in the student's assessment of a patient with a particular presenting complaint. Students were invited to complete a survey about their overall rotation experience during their final year of training using Likert Scales. The primary outcome was the proportion of students who reported a positive experience during their rotation. Chi-squared analysis was used to compare the proportion of positive responses between each group. RESULTS: 190/286 (66.4%) students responded to the survey. 72/103 (70.6%) and 65/87 (74.7%) students reported a positive experience on their rotation (good, very good or excellent) in the control and intervention cohorts, respectively (P=.5). 27/83 (31.0%) of students felt the system positively influenced the rotation. CONCLUSION: Implementation of this structured formative feedback system did not improve learner perception of the rotation. Further research is needed to determine if mechanisms that ensure students receive specific and actionable feedback would affect this outcome during an Obstetrics and Gynecology rotation.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».