Experiences of Faculty Members Giving Corrective Feedback to Medical Trainees in a Clinical Setting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Imperative to medical training is the observation and provision of feedback. In this era of competency-based medical education, feedback is one of the core components of this new model. A better understanding of the medical faculty's attitudes and experiences when providing feedback is essential. Currently, there are limited qualitative studies that have explored attitudes and experiences of faculty members when giving corrective feedback to medical trainees. METHODS: To allow an in-depth exploration of this phenomenon, a hermeneutics phenomenology approach was used, by conducting semistructured interviews with 10 faculty members representing six disciplines and used thematic analysis to create data-driven codes and identify key themes through an iterative consensus-building process. RESULTS: Four themes were identified by the authors: (1) Elements of effective feedback, (2) Faculty members' perception of giving corrective feedback, (3) Challenges as it relates to the assessment culture of the institution, and (4) Providing effective corrective feedback as a mutual process focused on relationship building between learners and preceptors. DISCUSSION: By exploring faculty members' perceptions of providing perceived corrective feedback, we identified actionable recommendations based on the study participants' experiences, expectations, and challenges which could be addressed involving future faculty development with the focus on modifying concepts of feedback and institutional changes that will promote an attitudinal and a cultural shift.
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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 | 0,020 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».