A scoping review of feedback features during clinical education for anaesthesia trainees
Notice bibliographique
Résumé
Our scoping review aimed to provide an overview of the evidence on feedback for clinical education in anaesthesia and to identify opportunities for systematic review. The authors searched PubMed, Scopus and Web of Science databases from 2014 to 2023. Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses for Scoping Reviews guideline, we independently screened titles, abstracts and full text for suitability based on predetermined inclusion and exclusion criteria. Our review encompassed all types of feedback studies specifically involving anaesthesia trainees. We collected data on various feedback contexts, such as task performance, processes, trainees’ self-assessment, trainee–faculty relationships and residency programme-related endpoints. The search strategy identified 14 articles from two countries: n = 12 from the USA and n = 2 from Canada. Few studies ( n = 4) reported different types of data provided automatically as feedback to the anaesthesia residents. We found that studies were conducted in different clinical contexts, including for residents’ clinical performance, documentation and quality metrics ( n = 4), feedback initiative ( n = 1), feedback model ( n = 1) and feedback agreement ( n = 1). No meta-analysis would be suitable because we did not observe a continuous dependent variable in at least five studies. Feedback parameters and perception are variable during clinical supervision and training of anaesthesia residents. We found that several techniques and technological instruments are applied to facilitate feedback conversations. This scoping review shows that a systematic review can be performed for one topic involving anaesthesia trainee feedback, that is, the categories of information provided automatically to residents. Further research is required to confirm the applicability of our findings, specifically in other countries outside the USA and Canada.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».