In-the-Moment Feedback and Coaching: Improving R2C2 for a New Context
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The R2C2, a 4-phase feedback and coaching model, builds relationships, explores reactions, determines content and coaches for change, and facilitates formal feedback conversations between clinical supervisors/preceptors and residents. Formal discussions about performance are typically based on collated information from daily encounter sheets, objective structured clinical examinations, multisource feedback, and other data. This model has not been studied in settings where brief feedback and coaching conversations occur immediately after a specific clinical experience. OBJECTIVE: We explored how supervisors adapt the R2C2 model for in-the-moment feedback and coaching and developed a guide for its use in this context. METHODS: Eleven purposefully selected supervisors were interviewed in 2018 to explore where they used the R2C2 model, how they adapted it for in-the-moment conversations, and phrases used corresponding to each phase that could guide design of a new R2C2 in-the-moment model. RESULTS: Participants readily adapted the model to varied feedback situations; each of the 4 phases were relevant for conversations. Phase-specific phrases that could enable effective coaching conversations in a limited amount of time were identified. Data facilitated a revision of the original R2C2 model for in-the-moment feedback and coaching conversations and design of an accompanying trifold brochure to enable its effective use. CONCLUSIONS: The R2C2 in-the-moment model offers a systematic approach to feedback and coaching that builds on the original model, yet addresses time constraints and the need for an iterative conversation between the reaction and content phases. The model enables supervisors to coach and co-create an action plan with residents to improve performance.
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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 | 0,046 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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; 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 ».