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Enregistrement W4413139935 · doi:10.1007/s10459-025-10460-5

Does learner handover bias ratings, entrustment decisions, and feedback across repeated encounters with the same resident?

2025· article· en· W4413139935 sur OpenAlexaff
Susan Humphrey‐Murto, Julie D’Aoust, Samantha Halman, Tammy Shaw, Vijay Daniels, Lynfa Stroud, Irene Ma, Beth‐Ann Cummings, Timothy Wood

Notice bibliographique

RevueAdvances in Health Sciences Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of TorontoUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHandoverPsychologyMedical educationApplied psychologyComputer scienceSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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