Quality in Standardized Patient Training and Delivery: Retrospective Documentary Analysis of Trainer and Instructor Feedback
Notice bibliographique
Résumé
Background An important aspect of developing and maintaining a high-quality standardized patient (SP) program is incorporating quality assurance processes. Trainer and instructor feedbacks are considered critical in achieving these goals. The aim of this study is to determine programmatic and systematic issues in the scope of quality assurance and improvement through trainer and instructor feedback on SP performance. We also presented a logic model based on a synthesis of the current literature to ensure the development and maintenance of a quality management culture in the SP program. Methods A retrospective analysis of SP scoring was conducted, and written feedback forms completed by trainers and instructors in a large Canadian university's SP program were collected. The previous six years (2014-2020) of SP feedback forms in the scope of quality assurance were reviewed and analyzed. Descriptive statistics were utilized to analyze the ratings. Thematic analysis was conducted on the data gathered from the written feedback. Results A total of 138 feedback forms were reviewed and analyzed in the study. The mean ratings given by the trainers for feedback and professionalism were 4.27 ± 1.29 and 4.77 ± 0.8, respectively. The mean ratings given by the instructors for knowledge of case information, appropriate responses, and affect were 4.84 ± 0.64, 4.86 ± 0.35, and 4.71 ± 0.76, respectively (from a range of 1 to 5). Four key themes emerged from the written feedback: nonverbal behaviors in simulation activity or feedback sessions, providing feedback from the patient perspective, consistency between role portrayal and scenario, and adapting easily to changing situations. Conclusions Component scoring on SP performance did not discriminate individual issues, but the qualitative comments identified certain specific issues. Further research is needed to establish standards of continuous quality improvement (CQI) within an SP program.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».