Catalytic effect of multisource feedback for trauma team captains: a mixed-methods prospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the impact and feasibility of multisource feedback compared with traditional feedback for trauma team captains (TTCs). DESIGN: A mixed-methods, non-randomised prospective study. SETTING: A level one trauma centre in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Postgraduate medical residents in emergency medicine and general surgery participating as TTCs. Selection was based on a convenience sampling method. INTERVENTION: Postgraduate medical residents participating as TTCs received either multisource feedback or standard feedback following trauma cases. MAIN OUTCOME MEASURES: TTCs completed questionnaires designed to measure the self-reported intention to change practice (catalytic effect), immediately following a trauma case and 3 weeks later. Secondary outcomes included measures of perceived benefit, acceptability, and feasibility from TTCs and other trauma team members. RESULTS: Data were collected following 24 trauma team activations: TTCs from 12 activations received multisource feedback and 12 received standard feedback. The self-reported intention for practice change was not significantly different between groups initially (4.0 vs 4.0, p=0.57) and at 3 weeks (4.0 vs 3.0, p=0.25). Multisource feedback was perceived to be helpful and superior to the existing feedback process. Feasibility was identified as a challenge. CONCLUSIONS: The self-reported intention for practice change was no different for TTCs who received multisource feedback and those who received standard feedback. Multisource feedback was favourably received by trauma team members, and TTCs perceived multisource feedback as useful for their development.
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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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».