Evaluation of a collaborator objective structured clinical examination (COSCE) in postgraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective intra- and interprofessional collaboration abilities are necessary for safe and effective medical care, however such roles are often informally taught in postgraduate medical education with lack of opportunity for practice and feedback. The Objective Structured Clinical Encounter (OSCE) is a common approach in medical education. Adaptations of the OSCE have been found useful in the assessment of collaborator competencies amongst interprofessional student groups and assessment of intrinsic roles, like collaboration.Objective: The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of a Collaborator Objective Structured Clinical Encounter (COSCE) as a method of formative assessment on collaborator competencies for postgraduate trainees. Methods: This study involved a one group, pretest-posttest evaluation conducted in 2018. PGY1 residents completed a Team Skills Scale immediately before and after COSCE participation, completed an evaluation survey to report satisfaction, and were assessed by facilitators and peer assessors using a COSCE rubric.Results: Residents reported significant improvement in their pre (N=35) to post-team skills (N=37) scores and an overall positive level of satisfaction with the COSCE experience (N=37/39, 94.9% response rate). Transfer of care skills (e.g., handover) demonstrated the lowest performance scores across all COSCE stations. Peer assessor (N = 204) and facilitator scores (N = 47) also indicated a moderate level of interrelatedness. Conclusion: A COSCE is a feasible method of formative assessment, fostering reflection and learning, and providing feedback on collaborator skills early in postgraduate medical education. Peer assessment may also hold promise as a formative assessment method on intra- and interprofessional collaboration.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».