The Quality of Assessment for Learning score for evaluating written feedback in anesthesiology postgraduate medical education: a generalizability and decision study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Competency based residency programs depend on high quality feedback from the assessment of entrustable professional activities (EPA). The Quality of Assessment for Learning (QuAL) score is a tool developed to rate the quality of narrative comments in workplace-based assessments; it has validity evidence for scoring the quality of narrative feedback provided to emergency medicine residents, but it is unknown whether the QuAL score is reliable in the assessment of narrative feedback in other postgraduate programs. Methods: Fifty sets of EPA narratives from a single academic year at our competency based medical education post-graduate anesthesia program were selected by stratified sampling within defined parameters [e.g. resident gender and stage of training, assessor gender, Competency By Design training level, and word count (≥17 or <17 words)]. Two competency committee members and two medical students rated the quality of narrative feedback using a utility score and QuAL score. We used Kendall's tau-b co-efficient to compare the perceived utility of the written feedback to the quality assessed with the QuAL score. The authors used generalizability and decision studies to estimate the reliability and generalizability coefficients. Results: < 0.001) were moderately correlated. Results from the generalizability studies showed that utility scores were reliable with two raters for both faculty (Epsilon=0.87, Phi=0.86) and trainees (Epsilon=0.88, Phi=0.88). Conclusions: The QuAL score is correlated with faculty- and trainee-rated utility of anesthesia EPA feedback. Both faculty and trainees can reliability apply the QuAL score to anesthesia EPA narrative feedback. This tool has the potential to be used for faculty development and program evaluation in Competency Based Medical Education. Other programs could consider replicating our study in their specialty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».