MP29: Using the Calgary audit and feedback framework to get the most out of physician practice reports
Notice bibliographique
Résumé
Innovation Concept: The Calgary Audit and Feedback Framework (CAFF) is an innovative tool developed by the Physician Learning Program (PLP). By addressing four key factors –relationships, question choice, data visualization, and facilitation – CAFF addresses common barriers to physicians receiving their practice data. The goal of this study is to assess whether CAFF-facilitated physician performance improvement (PPI) sessions: 1) improve physicians’ receptiveness to their practice data, and 2) encourage physicians to both identify opportunities for practice change and create action plans. Methods: Peer facilitators were trained to facilitate PPI sessions using the CAFF model. In Calgary, 51/180 emergency physicians have attended at least one of the six PPI sessions. The sessions were evaluated using surveys, commitment to change forms, and the Feedback Orientation Scale (FOS). The FOS is a scale developed to measure a participant's orientation to performance feedback across the four domains of utility, accountability, social awareness, and feedback self-efficacy. Curriculum, Tool, or Material: The PLP has developed and implemented CAFF as a framework to help foster socially constructed learning in audit and group feedback sessions. The CAFF model ensures that the aforementioned four key factors are considered for design and implementation of audit and group feedback. The PLP found that establishing the meaning and credibility of the data is a necessary precursor to reflection and action planning. Conclusion: The FOS was completed for 25/32 physicians. The mean FOS score improved by 0.339 (p < 0.001; z=−3.863). While the mean scores all four domains increased, ‘Feedback Self-Efficacy’ increased the most by .0620 (p < 0.001; z=−3.999). Participants reported that examples of changes made by the peer facilitators were particularly helpful. Evaluations from the sessions suggested physicians overwhelmingly agreed or strongly agreed that the peer comparison was valuable, that the reports helped them reflect on their practice, and that the session helped them identify learning opportunities and strategies to change their practice.
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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 | 0,060 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».