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Enregistrement W6889160076 · doi:10.25384/sage.c.6651070

Exploring the Quality of Narrative Feedback Provided to Residents During Ambulatory Patient Care in Medicine and Surgery

2023· other· en· W6889160076 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeQuality (philosophy)Thematic analysisAmbulatoryQuality managementMEDLINEPatient satisfactionAmbulatory careNarrative inquiry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVESThe transition to competency-based medical education (CBME) has increased the volume of residents’ assessment data; however, the quality of the narrative feedback is yet to be used as feedback-on-feedback for faculty. Our objectives were (1) to explore and compare the quality and content of narrative feedback provided to residents in medicine and surgery during ambulatory patient care and (2) to use the Deliberately Developmental Organization framework to identify strengths, weaknesses, and opportunities to improve quality of feedback within CBME.METHODSWe conducted a mixed convergent methods study with residents from the Departments of Surgery (DoS; <i>n</i> = 7) and Medicine (DoM; <i>n</i> = 9) at Queen's University. We used thematic analysis and the Quality of Assessment for Learning (QuAL) tool to analyze the content and quality of narrative feedback documented in entrustable professional activities (EPAs) assessments for ambulatory care. We also examined the association between the basis of assessment, time to provide feedback, and the quality of narrative feedback.RESULTSForty-one EPA assessments were included in the analysis. Three major themes arose from thematic analysis: Communication, Diagnostics/Management, and Next Steps. Quality of the narrative feedback varied; 46% had sufficient evidence about residents’ performance; 39% provided a suggestion for improvement; and 11% provided a connection between the suggestion and the evidence. There were significant differences between DoM and DoS in quality of feedback scores for evidence (2.1 [1.3] vs. 1.3 [1.1]; <i>p</i> &lt; 0.01) and connection (0.4 [0.5] vs. 0.1 [0.3]; <i>p</i> = 0.04) domains of the QuAL tool. Feedback quality was not associated with the basis of assessment or time taken to provide feedback.CONCLUSIONThe quality of the narrative feedback provided to residents during ambulatory patient care was variable with the greatest gap in providing connections between suggestions and evidence about residents’ performance. There is a need for ongoing faculty development to improve the quality of narrative feedback provided to residents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,104 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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