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Enregistrement W2950352059 · doi:10.36834/cmej.56881

Patient involvement in resident assessment within the Competence by Design context: a mixed-methods study

2019· article· en· W2950352059 sur OpenAlexaffvenueabout
Katherine Moreau, Kaylee Eady, Mona Jabbour

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)SpecialtyMedicineContext (archaeology)Patient assessmentPhase (matter)Family medicineNursingPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients can contribute to resident assessment in Competence by Design (CBD). This study explored the extent, nature, as well as the facilitators and hindrances of patient involvement in resident assessment within and across Canadian specialty/sub-specialty/special programs that are transitioning or have transitioned to CBD. METHODS: We used a two-phase sequential explanatory mixed-methods design. In Phase 1, we surveyed program directors (PDs). In Phase 2, we interviewed PDs from Phase 1. RESULTS: In Phase 1, 63 (62.4%) respondents in the CBD preparation stage, do not know if patients will be involved in resident assessment, 21 (20.8%) will involve patients, and 17 (16.8%) will not involve patients. Of those in the field-testing or implementation stages, 24 (72.7%) do not involve patients in resident assessment, five (15.2%) do involve patients, and four (12.1%) do not know if they involve patients. In Phase 2, 12 interviewees raised nine factors that facilitate or hinder patient involvement including, patients' interests/abilities, guidelines/processes for patient involvement, type of Entrustable Professional Activities, type of patient interactions in programs, and support from healthcare organizations. CONCLUSION: Patient involvement in resident assessment is limited. We need to engage in discussions on how to support such involvement within CBD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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