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Enregistrement W3011445641 · doi:10.1097/ceh.0000000000000283

An Examination of Self-Reported Assessment Activities Documented by Specialist Physicians for Maintenance of Certification

2020· article· en· W3011445641 sur OpenAlexaff
Jocelyn Lockyer, Shanna DiMillo, Craig Campbell

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaintenance of CertificationCertificationAuditSelf-assessmentMedicineMedical educationPeer assessmentPortfolioFamily medicinePsychologyPedagogyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Specialists in a Maintenance of Certification program are required to participate in assessment activities, such as chart audit, simulation, knowledge assessment, and multisource feedback. This study examined data from five different specialties to identify variation in participation in assessment activities, examine differences in the learning stimulated by assessment, assess the frequency and type of planned changes, and assess the association between learning, discussion, and planned changes. METHODS: E-portfolio data were categorized and analyzed descriptively. Chi-squared tests examined associations. RESULTS: A total of 2854 anatomical pathologists, cardiologists, gastroenterologists, ophthalmologists, and orthopedic surgeons provided data about 6063 assessment activities. Although there were differences in the role that learning played by discipline and assessment type, the most common activities documented across all specialties were self-assessment programs (n = 2122), feedback on teaching (n = 1078), personal practice assessments which the physician did themselves (n = 751), annual reviews (n = 682), and reviews by third parties (n = 661). Learning occurred for 93% of the activities and was associated with change. For 2126 activities, there were planned changes. Activities in which there was a discussion with a peer or supervisor were more likely to result in a change. CONCLUSIONS AND DISCUSSION: Although specialists engaged in many types of assessment activities to meet the Maintenance of Certification program requirements, there was variability in how assessment stimulated learning and planned changes. It seems that peer discussion may be an important component in fostering practice change and forming plans for improvement which bears further study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,402 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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