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Enregistrement W3033565505 · doi:10.1007/s40037-020-00594-0

Are we generating more assessments without added value? Surgical trainees’ perceptions of and receptiveness to cross-specialty assessment

2020· article· en· W3033565505 sur OpenAlexafffund
Sarah Burm, Stefanie S. Sebok‐Syer, Julie Ann Van Koughnett, Christopher Watling

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensWestern UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésSpecialtyMedical educationThematic analysisMandateSelf-assessmentPsychologyMedicineQualitative researchFamily medicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Competency-based medical education (CBME) hinges on robust assessment. However, integrating regular workplace-based assessment within demanding and sometimes chaotic clinical environments remains challenging. Many faculty lack assessment expertise, and some programs lack the infrastructure and faculty numbers to fulfill CBME's mandate. Recognizing this, we designed and implemented an assessment innovation that trains and deploys a cadre of faculty to assess in specialties outside their own. Specifically, we explored trainees' perceptions of and receptiveness to this novel assessment approach. METHODS: Within Western University's Surgical Foundations program, 27 PGY‑1 trainees were formatively assessed by trained non-surgeons on a basic laparoscopic surgical skill. These assessments did not impact trainees' progression. Four focus groups were conducted to gauge residents' sentiments about the experience of cross-specialty assessment. Data were then analyzed using a thematic analysis approach. RESULTS: While a few trainees found the experience motivating, more often trainees questioned the feedback they received and the practicality of this assessment approach to advance their procedural skill acquisition. What trainees wanted were strategies for improvement, not merely an assessment of performance. DISCUSSION: Trainees' trepidation at the idea of using outside assessors to meet increased assessment demands appeared grounded in their expectations for assessment. What trainees appeared to desire was a coach-someone who could break their performance into its critical individual components-as opposed to an assessor whose role was limited to scoring their performance. Understanding trainees' receptivity to new assessment approaches is crucial; otherwise training programs run the risk of generating more assessments without added value.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,422 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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