1804 Feedback fatigue in the Foundation Year 1 Older Person's Unit cohort: A quality improvement project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction On designing and leading the Foundation Year 1 (FY1) Older Person’s Unit (OPU) teaching programme at St Thomas’ Hospital, London (STH), it was identified that the method of feedback collation was inefficient and yielding poor quality feedback from FY1s. Feedback fatigue was high. Plan FY1 trainees were initially asked to complete feedback for their FY1 OPU teaching on paper forms. This yielded a high response rate (100% of forms completed), but feedback quality was poor. The time taken to collate responses from the paper feedback forms was disproportionate to the quality of feedback received. Intervention 1 An online feedback form was designed and emailed to the FY1 trainees after each teaching session. This collated responses automatically into a password protected Excel spreadsheet. Study The online feedback form initially yielded a high response rate, along with constructive feedback. Time taken to collate responses was reduced to zero. However, was noted that the response rate fell gradually to approximately 20%. The two main factors inhibiting responses were a heavy email burden and forgetting to fill in the feedback form. Intervention 2 A QR code linked to the online feedback form was designed, with the intention of being shown at the end of each teaching session. This was emailed out to all presenters in advance and incorporated into their teaching presentations. Study Feedback response rate attained 100% consistently over a 2-month period. The feedback quality received was higher, with constructive comments being fed back in a timely matter. Conclusion Timely recognition of feedback fatigue in the FY1 trainee cohort is extremely important. Designing and implementing methods by which to negate and overcome this is important in obtaining feedback such that future teaching sessions can be continually improved and tailored to FY1 learning needs.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».