A Signal Through the Noise: Do Professionalism Concerns Impact the Decision Making of Competence Committees?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To characterize how professionalism concerns influence individual reviewers' decisions about resident progression using simulated competence committee (CC) reviews. METHOD: In April 2017, the authors conducted a survey of 25 Royal College of Physicians and Surgeons of Canada emergency medicine residency program directors and senior faculty who were likely to function as members of a CC (or equivalent) at their institution. Participants took a survey with 12 resident portfolios, each containing hypothetical formative and summative assessments. Six portfolios represented residents progressing as expected (PAE) and 6 represented residents not progressing as expected (NPAE). A professionalism variable (PV) was developed for each portfolio. Two counterbalanced surveys were developed in which 6 portfolios contained a PV and 6 portfolios did not (for each PV condition, 3 portfolios represented residents PAE and 3 represented residents NPAE). Participants were asked to make progression decisions based on each portfolio. RESULTS: Without PVs, the consistency of participants giving scores of 1 or 2 (i.e., little or no need for educational intervention) to residents PAE and to those NPAE was 92% and 10%, respectively. When a PV was added, the consistency decreased by 34% for residents PAE and increased by 4% for those NPAE (P = .01). CONCLUSIONS: When reviewing a simulated resident portfolio, individual reviewer scores for residents PAE were responsive to the addition of professionalism concerns. Considering this, educators using a CC should have a system to report, collect, and document professionalism issues.
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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 | 0,094 | 0,486 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».