Notice bibliographique
Résumé
Background/Purpose: Physician report cards are an important aspect of outcomes-based practice and education.Therefore, we investigated how data collected from the electronic health record (EHR) could assess emergency medicine (EM) residents' independent and interdependent clinical performance and how such information can be appropriately represented in an EM resident report card. Summary of the Innovation:Cerner EHR data were collected from 2017-2018, representing approximately 150,000 patient visits to the Emergency Department and 850 patient encounters, for one randomly selected fifth-year EM resident.A fifth-year resident was used for developing our prototype because we anticipated this performance level affords the best opportunity to look at both independent and interdependent metrics.Once we extracted all EHR data for our randomly selected resident, we developed an EM resident prototype report card that compared the resident's performance to faculty/other residents' performance.Our prototype breaks down EHR data by blocks, which better aligns with the rotation schedules of residents.Depending upon the metric (e.g.number of patients seen, bounce-back rates, or time to fluids/antibiotics), resident data were compared to faculty or year-appropriate residents'.Each metric was accompanied by an explanation of the metric and designation of independent or interdependent based on earlier interviews with faculty and residents.Finally, we present our development timeline and the resident prototype report card.Conclusion: Our findings document a process for developing resident report cards that incorporates the perspectives of clinical faculty and residents.This work has important implications for capturing residents' contributions to clinical performances by distinguishing between independent and interdependent 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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,701 | 0,426 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».