Are we generating more assessments without added value? Surgical trainees’ perceptions of and receptiveness to cross-specialty assessment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».