Exploring Content Relationships Among Components of a Multisource Feedback Program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A new multisource feedback (MSF) program was specifically designed to support physician quality improvement (QI) around the CanMEDS roles of Collaborator , Communicator , and Professional . Quantitative ratings and qualitative comments are collected from a sample of physician colleagues, co-workers (C), and patients (PT). These data are supplemented with self-ratings and given back to physicians in individualized reports. Each physician reviews the report with a trained feedback facilitator and creates one-to-three action plans for QI. This study explores how the content of the four aforementioned multisource feedback program components supports the elicitation and translation of feedback into a QI plan for change. METHODS: Data included survey items, rater comments, a portion of facilitator reports, and action plans components for 159 physicians. Word frequency queries were used to identify common words and explore relationships among data sources. RESULTS: Overlap between high frequency words in surveys and rater comments was substantial. The language used to describe goals in physician action plans was highly related to respondent comments, but less so to survey items. High frequency words in facilitator reports related heavily to action plan content. DISCUSSION: All components of the program relate to one another indicating that each plays a part in the process. Patterns of overlap suggest unique functions conducted by program components. This demonstration of coherence across components of this program is one piece of evidence that supports the program's validity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,029 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».