Understanding the near-peer relationship: resident perspectives around a novel on-call workplace-based assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Workplace-based assessment (WBA) is a critical component of competency-based medical education (CBME), though literature on WBA for overnight call is limited. We evaluated a WBA tool completed by supervising subspecialty trainees on paediatric residents during subspecialty overnight call, for usefulness facilitating feedback/coaching in this setting. Methods: Web-based surveys were sent to residents pre- and post-WBA tool implementation monthly for four months (August-December 2018), exploring feedback frequency, Likert-scaled opinions of tool feasibility/usefulness facilitating feedback, and qualitative experiences. Assessor comments were categorized as actionable/non-actionable. Quantitative data was summarized using descriptive statistics. Qualitative data was coded to identify themes. Results: = 16 responses), a non-sustained trend of increased Medical Expert feedback was observed. Residents were generally divided or disagreed on tool usefulness facilitating feedback and feasibility. Comments contained actionable feedback in < 10% of completed WBAs. Qualitative analysis revealed barriers to tool-facilitated coaching including: feedback quality and setting/environment, role of senior near-peer as assessor, interpersonal burden in encounters, and tool-specific issues. Conclusions: Increasing frequency of WBA tool completion is not sufficient to achieve CBME goals. Factors impacting feedback/coaching within the resident/near-peer dyad must be addressed.
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 | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».