Elucidating system‐level interdependence in electronic health record data: What are the ramifications for trainee assessment?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The electronic health record (EHR) has been identified as a potential site for gathering data about trainees' clinical performance, but these data are not collected or organised for this purpose. Therefore, a careful and rigorous approach is required to explore how EHR data could be meaningfully used for assessment purposes. The purpose of this study was to identify EHR performance metrics that represent both the independent and interdependent clinical performance of emergency medicine (EM) trainees and explore how they might be meaningfully used for assessment and feedback. METHODS: Using constructivist grounded theory, we conducted 21 semi-structured interviews with EM faculty members and residents. Participants were asked to identify the clinical actions of trainees that would be valuable for assessment and feedback and describe how those activities are represented in the EHR. Data collection and analysis, which consisted of three stages of coding, occurred iteratively. RESULTS: When faculty members and trainees in EM were asked to reflect on the usefulness of using EHR performance metrics for resident assessment and feedback they expressed both widespread support for the idea in principle and hesitation that aspects of clinical performance captured in the data would not be representative of residents' individual performance, but would rather reflect their interdependence with other team members and the systems in which they work. We highlight three categorisations of system-level interdependence - medical directives, technological systems and organisational systems - identified by our participants, and discuss strategies participants employed to navigate these forms of interdependence within the health care system. CONCLUSIONS: System-level interdependence shapes physicians' performances, and yet, this impact is rarely corrected for or noted within clinical performance data. Educators have a responsibility to recognise system-level interdependence when teaching and consider system-level interdependence when assessing the performance of trainees in order to most effectively and fairly utilise the EHR as a source of assessment data.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».