Co-Worker Assessment and Physician Multisource Feedback
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multisource feedback (MSF) is increasingly being used as one of the components in revalidation and recertification processes to guide physicians' continuing professional development.Data provided by coworkers (e.g., nurses, pharmacists, technicians) are recognized as integral for assessing a physician's communication, teamwork and interprofessional abilities.The purpose of this study was to examine both the reliability of co-worker scores and the association between co-worker familiarity and physician ratings as both affect perceptions of the quality of feedback and the likelihood that recipients will take their feedback seriously.Method: MSF data from 9674 co-workers of 1341 Alberta physicians across 9 specialty groups were analyzed.Analyses for internal consistency and generalizability theory (G and D-studies) were used to assess reliability.The association between co-worker familiarity and the MSF scores they provided to physicians was assessed using ANOVA.Results: Cronbach's alpha for all co-worker tools was > 0.90.Generalizability coefficients (EP 2 ) varied by specialty and ranged from 0.56 to 0.72.D studies revealed that a minimum of 11 co-workers are necessary to achieve stability (i.e., EP 2 > 0.70).Co-worker familiarity exerted a significant (p < .001)positive main effect on physician performance scores, across all specialty groupings. ConclusionsThis study confirms the reliability of co-worker scores and provides evidence that co-worker MSF data is stable and consistent for the purposes of providing physicians with feedback for professional development.Attention however needs to be paid to co-worker/physician familiarity as this relationship may favourably bias physician performance scores.
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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 | 0,021 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».