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Enregistrement W4364353364 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.7588

Trainee Physician Milestone Ratings and Patient Complaints in Early Posttraining Practice

2023· article· en· W4364353364 sur OpenAlexaff
Misop Han, Stanley J. Hamstra, Sean Hogan, Eric S. Holmboe, Kelly T. Harris, Eric Wallen, Gerald B. Hickson, Kyla P. Terhune, Donald Brady, Bruce J. Trock, Kenji Yamazaki, Jessica L. Bienstock, Henry J. Domenico, William O. Cooper

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilestonePsychologyFamily medicineMedicineMedical educationHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Evaluation of trainees in graduate medical education training programs using Milestones has been in place since 2013. It is not known whether trainees who have lower ratings during the last year of training go on to have concerns related to interactions with patients in posttraining practice. Objective: To investigate the association between resident Milestone ratings and posttraining patient complaints. Design, Setting, and Participants: This retrospective cohort study included physicians who completed Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME)-accredited programs between July 1, 2015, and June 30, 2019, and worked at a site that participated in the national Patient Advocacy Reporting System (PARS) program for at least 1 year. Milestone ratings from ACGME training programs and patient complaint data from PARS were collected. Data analysis was conducted from March 2022 to February 2023. Exposures: Lowest professionalism (P) and interpersonal and communication skills (ICS) Milestones ratings 6 months prior to the end of training. Main Outcomes and Measures: PARS year 1 index scores, based on recency and severity of complaints. Results: The cohort included 9340 physicians with median (IQR) age of 33 (31-35) years; 4516 (48.4%) were women physicians. Overall, 7001 (75.0%) had a PARS year 1 index score of 0, 2023 (21.7%) had a score of 1 to 20 (moderate), and 316 (3.4%) had a score of 21 or greater (high). Among physicians in the lowest Milestones group, 34 of 716 (4.7%) had high PARS year 1 index scores, while 105 of 3617 (2.9%) with Milestone ratings of 4.0 (proficient), had high PARS year 1 index scores. In a multivariable ordinal regression model, physicians in the 2 lowest Milestones rating groups (0-2.5 and 3.0-3.5) were statistically significantly more likely to have higher PARS year 1 index scores than the reference group with Milestones ratings of 4.0 (0-2.5 group: odds ratio, 1.2 [95% CI, 1.0-1.5]; 3.0-3.5 group: odds ratio, 1.2 [95% CI, 1.1-1.3]). Conclusions and Relevance: In this study, trainees with low Milestone ratings in P and ICS near the end of residency were at increased risk for patient complaints in their early posttraining independent physician practice. Trainees with lower Milestone ratings in P and ICS may need more support during graduate medical education training or in the early part of their posttraining practice career.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations33
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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