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Enregistrement W4306157718 · doi:10.3389/fsurg.2022.1009391

MatricS—A novel tool for monitoring professional role development in surgical disciplines

2022· article· en· W4306157718 sur OpenAlexaboutno aff
U. Necknig, H. Leyh, Raphaela Waidelich, L. Gernhold, Jan Kiesewetter, Marc Weidenbusch

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)MedicinePersonalityMedical educationInterpersonal relationshipProfessional developmentInterpersonal communicationPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Mentoring is an effective method for human resource development. Monitoring the process is important for individual mentee/mentor pairs as well as for program directors. Due to individual personality differences of both mentees and mentors and their respective interactions, it is challenging to monitor the individual development process of mentees in a structured manner. This study investigates to what extent a novel instrument, the m entee-based a ssessment t ool for r ole development of i nterpersonal c ompetencies in s urgical professions (MatricS) can adequately monitor the professional role development process of residents during an established mentoring program. Material and methods In a prospective longitudinal study, the competence development of 31 mentees in two subsequent cohorts was assessed by a modified role matrix based on Canadian Medical Education Directives for Specialists. The evaluation focused on three defined roles (D, developer; N, networker; M, multiplicator) at three levels (private, employer-related, national/international) with four stages of development. For validation of mentee self-assessments, the assessments of the respective mentors were recorded alongside. For correlation analyses, Pearson coefficients were calculated, pre-post-comparisons were done by paired t-tests; significance was assumed at p < 0.05, respectively. Results Mentee self-assessments overall correlated well with the objective mentor assessments (Pearson's r 0.8, p < 0.001). Significant correlations of this magnitude were found for both individual cohorts as well as for all individual roles. The mentees acquired competencies in all roles indicated by significant increases of corresponding MatricS scores. The largest competency gains (mean ± SD) were found in the role D (start: 1.30 ± 0.77, end: 2.13 ± 0.83, p < 0.001). The majority of mentees achieved the prespecified target competency level in >75% of all roles and levels. Conclusion The role development process during mentoring can be reliably monitored by using MatricS. MatricS scores highly correlate between mentees and mentors, indicating that mentee self-assessments are suitable and sufficient for monitoring. These findings help to lessen the work burden on senior surgeons and thus can help to increase the acceptance of mentoring programs in surgical disciplines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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