Feedback that Lands: Exploring How Residents Receive and Judge Feedback During Entrustable Professional Activities
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Receiving feedback from different types of assessors (e.g., senior residents, staff supervisors) may impact trainees' perceptions of the quantity and quality of data during entrustable professional activity (EPA) assessments. We evaluated the quality of EPA feedback provided by different assessors (senior residents, chief medical residents/subspecialty residents, and staff) and explored residents' judgements of the value of this feedback. Methods: From a database of 2228 EPAs, we calculated the frequency of contribution from three assessor groups. We appraised the quality of 60 procedure-related EPAs completed between July 2019 and March 2020 using a modified Completed Clinical Evaluation Report Rating (CCERR) tool. Next, we asked 15 internal medicine residents to sort randomly selected EPAs according to their judgements of value, as an elicitation exercise before a semi-structured interview. Interviews explored participants' perceptions of quality of written feedback and helpful assessors. Results: Residents completed over 60% of EPA assessments. We found no difference in modified-CCERR scores between the three groups. When judging EPA feedback value, residents described a process of weighted deliberation, considering perceived assessor characteristics (e.g., credibility, experience with EPA system), actionable written comments, and their own self-assessment. Discussion: Like other recent studies, we found that residents contributed most to procedure-related EPA assessments. To the established list of factors influencing residents' judgements of feedback value, we add assessors' adherence to, and their shared experiences of being assessed within, EPA assessment systems. We focus on the implications for how assessors and leaders can build credibility in themselves and in the practices of EPA assessments.
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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 | 0,029 | 0,156 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».