Does learner handover bias ratings, entrustment decisions, and feedback across repeated encounters with the same resident?
Notice bibliographique
Résumé
Learner Handover (LH) involves sharing information about learners between faculty supervisors, aligning with a growth mindset. Previous studies, however, demonstrate LH can bias subsequent ratings. Most of these studies collect ratings after a single encounter but faculty often have multiple interactions with learners potentially mitigating LH-related bias. This study explored if LH influences faculty ratings, entrustment decisions and feedback after observing several encounters of the same learner. Internal medicine faculty (n = 57) from five medical schools were randomly assigned to one of three study groups. Each group received either positive, negative or no LH prior to watching five simulated resident-patient encounter videos of the same white male resident. Participants rated each video using an entrustment scale, the Mini-CEX and provided written feedback. Feedback was assigned a valence score (-3 to + 3). There were no statistically significant differences between the mean ratings across the LH conditions (positive, control, negative) for entrustment [3.42, 3.26, 3.62], Mini-CEX [6.00, 5.90, 6.28] or feedback valence ratings [-0.34, -0.99, -0.74]. In the post-study questionnaire, most raters reported the LH had minimal effect on their decisions. Only 29% of raters guessed the true purpose of the study. Unlike previous studies, LH had no effect on ratings, entrustment decisions, or feedback after one encounter, nor over subsequent encounters with the same resident. These findings suggest LH's influence may vary and highlight the need for replication under different conditions, including diverse genders and equity-deserving groups, to identify factors that contribute to or mitigate bias.
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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 | 0,012 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».