Can online patient reviews be used to assess oncologist competency? RateMD as a cancer care evaluation tool.
Notice bibliographique
Résumé
e18656 Background: Medical oncology (MEDONC) requires a combination of skills in collaboration, communication, and professionalism, ultimately delivering technical and clinical knowledge in practice. Standard assessment tools (e.g. written examination, OSCE) are not effective in evaluating competencies beyond technical skills and fail to define the cancer care experience holistically. This explorative, descriptive study aims to identify the potential of unstructured, unsolicited, open access online patient reviews (OPRs) as a tool to assess physician competency. Methods: University-affiliated MEDONCs in Ontario (Canada) were selected. All OPRs were identified on RateMD using every name permutation; physician names and institutional affiliations were removed from comments. A descriptive analysis of the cohort was completed. The CanMEDS Framework, defining physician standards, was used with its hierarchy of roles, concepts, and competencies. Two reviewers, a communication studies researcher and a healthcare professional, independently assessed comments and identified common themes. Competency-level assessments were evaluated using kappa with linear weights. Results: 473 OPRs were identified for 49 MEDONCs (71% male, 29% female). Of these, 23% were written by care providers. Competencies defining roles of Medical Expert, Communicator, and Professional were most prevalent (64%, 38%, and 27% respectively). Agreement levels were high in all roles (wK = 0.71 - 1.00). Themes identified were similar in positive and negative evaluations. Most commonly discussed positive themes were knowledge translation and compassionate interpersonal skills. Most common negative themes centered on lack of humility, compassion, and communication skills. 38% of comments were marked helpful, indicating engagement with other OPRs as a key characteristic of rating tools. In addition to the physician in question, 21% of OPRs reported on healthcare delivery by staff. Conclusions: OPRs emphasize experiential competencies related to interpersonal skills and suggest an alternative format to evaluating such aspects of MEDONC competencies.[Table: see text]
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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 | 0,049 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».