Remote assessment via video evaluation (RAVVE): a pilot study to trial video-enabled peer feedback on clinical performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Video review processes for evaluation and coaching are often incorporated into medical education as a means to accurately capture physician-patient interactions. Compared to direct observation they offer the advantage of overcoming many logistical challenges. However, the suitability and viability of using video-based peer consultations for professional development requires further investigation. This study aims to explore the acceptability and feasibility of video-based peer feedback to support professional development and quality improvement in patient care. METHODS: Five rheumatologists each provided four videos of patient consultations. Peers evaluated the videos using five-point scales, providing annotations in the video recordings, and offering recommendations. The rheumatologists reviewed the videos of their own four patient interactions along with the feedback. They were asked to document if they would make practice changes based on the feedback. Focus groups were conducted and analysed to explore the effectiveness of video-based peer feedback in assisting physicians to improve clinical practice. RESULTS: Participants felt the video-based feedback provided accurate and detailed information in a more convenient, less intrusive manner than direct observation. Observations made through video review enabled participants to evaluate more detailed information than a chart review alone. Participants believed that reviewing recorded consultations allowed them to reflect on their practice and gain insight into alternative communication methods. CONCLUSIONS: Video-based peer feedback and self-review of clinical performance is an acceptable and pragmatic approach to support professional development and improve clinical care among peer clinicians. Further investigation into the effectiveness of this approach is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».