The role of previously undocumented data in the assessment of medical trainees in clinical competency committees
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The clinical competency committee (CCC) comprises a group of clinical faculty tasked with assessing a medical trainee's progress from multiple data sources. The use of previously undocumented data, or PUD, during CCC deliberations remains controversial. This study explored the use of previously undocumented data in conjunction with documented data in creating a meaningful assessment in a CCC. METHODS: An instrumental case study of a CCC that uses previously undocumented data was conducted. A single CCC meeting was observed, followed by semi-structured individual interviews with all CCC members (n = 7). Meeting and interview transcripts were analyzed iteratively. RESULTS: Documented data were perceived as limited by inaccurate or superficial data, but sometimes served as a starting point for invoking previously undocumented data. Previously undocumented data were introduced as summary impressions, contextualizing factors, personal anecdotes and, rarely, hearsay. The purpose was to raise a potential issue for discussion, enhance and elaborate an impression, or counter an impression. Various mechanisms allowed for the responsible use of previously undocumented data: embedding these data within a structured format; sharing relevant information without commenting beyond one's scope of experience; clarifying allowable disclosure of personal contextual factors with the trainee pre-meeting; excluding previously undocumented data not widely agreed upon in decision-making; and expecting these data to have been provided as direct feedback to trainees pre-meeting. DISCUSSION: Previously undocumented data appear to play a vital part of the group conversation in a CCC to create meaningful, developmentally focused trainee assessments that cannot be achieved by documented data alone. Consideration should be given to ensuring the thoughtful incorporation of previously undocumented data as an essential part of the CCC assessment process.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».