Cyclical Variation of Field Notes Completion in a Family Medicine Residency Program
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p>Background Field Notes (FN) is a competency-based assessment tool used in Canadian Family Medicine programs, that provide low-stakes feedback to learners while documenting their progress towards competency. Data from the University of Toronto’s Department of Family and Community Medicine revealed cyclical variations in FN use over 10 years. We explored the perspectives of Family Medicine residents and preceptors regarding factors influencing motivators and barriers in FN generation. Methods Nine one-on-one interviews of residents and preceptors were conducted, recorded, de-identified, and transcribed. Thematic analysis of codes was performed using deductive and inductive techniques by three independent reviewers, with group review to resolve discrepancies. Results Five themes emerged: 1) FN completion correlated with residents’ learning curves, 2) curricular factors impacted FN use, 3) FN were influenced by vacation periods, 4) Residents and preceptors had different motivators for FN initiation, and 5) barriers such as administrative burdens and lack of standardized guidelines hindered FN use. Conclusions Strategic interventions such as scheduled reminders, standardized guidelines, and improvements to the FN platform could enhance FN utilization, ensuring consistent feedback and promoting competency development. Future studies should involve larger samples across multiple institutions to validate these findings and enhance generalizability across Canadian Family Medicine programs.</ns3:p>
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».