Is time really of the essence? Timeliness of narrative feedback in ophthalmology CBME assessments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Competency-based medical education relies on a strong program of assessment, and quality comments play a vital role in ensuring its success. The goal of this study is to determine the effect of the timeliness of assessment completion on the quality of the feedback. MATERIALS AND METHODS: Using the Quality of Assessment for Learning (QuAL) score 2478 assessments were evaluated. The assessments included those completed between July 2017 and December 2020 for 18 ophthalmology residents. Spearman correlation, Mann-Whitney U and Kruskal-Wallis tests were used to assess variations in QuAL scores based on the timeliness of assessment completion. RESULTS: The timeliness of assessment completion ranged from 0 to 299 d with the mean time for completion being 3 d. As the delay increased, the QuAL score decreased. Feedback provided 4, 5, and 14 d post-encounter demonstrated statistically significant differences in the QuAL score. Additionally, there was a significant difference in the timeliness of feedback when there is no written comment. CONCLUSIONS: This study demonstrates that the timeliness of assessment completion might have an effect on the quality of written feedback. Written feedback should be completed within 14 d of the encounter to optimize quantity and quality.
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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 | 0,027 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».