Exploring the Quality of Narrative Feedback Provided to Residents During Ambulatory Patient Care in Medicine and Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES The transition to competency-based medical education (CBME) has increased the volume of residents’ assessment data; however, the quality of the narrative feedback is yet to be used as feedback-on-feedback for faculty. Our objectives were (1) to explore and compare the quality and content of narrative feedback provided to residents in medicine and surgery during ambulatory patient care and (2) to use the Deliberately Developmental Organization framework to identify strengths, weaknesses, and opportunities to improve quality of feedback within CBME. METHODS We conducted a mixed convergent methods study with residents from the Departments of Surgery (DoS; n = 7) and Medicine (DoM; n = 9) at Queen's University. We used thematic analysis and the Quality of Assessment for Learning (QuAL) tool to analyze the content and quality of narrative feedback documented in entrustable professional activities (EPAs) assessments for ambulatory care. We also examined the association between the basis of assessment, time to provide feedback, and the quality of narrative feedback. RESULTS Forty-one EPA assessments were included in the analysis. Three major themes arose from thematic analysis: Communication, Diagnostics/Management, and Next Steps. Quality of the narrative feedback varied; 46% had sufficient evidence about residents’ performance; 39% provided a suggestion for improvement; and 11% provided a connection between the suggestion and the evidence. There were significant differences between DoM and DoS in quality of feedback scores for evidence (2.1 [1.3] vs. 1.3 [1.1]; p < 0.01) and connection (0.4 [0.5] vs. 0.1 [0.3]; p = 0.04) domains of the QuAL tool. Feedback quality was not associated with the basis of assessment or time taken to provide feedback. CONCLUSION The quality of the narrative feedback provided to residents during ambulatory patient care was variable with the greatest gap in providing connections between suggestions and evidence about residents’ performance. There is a need for ongoing faculty development to improve the quality of narrative feedback provided to residents.
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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 | 0,056 | 0,311 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».