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Enregistrement W150633199

Communication assessment using the common ground instrument: psychometric properties.

2004· article· en· W150633199 sur OpenAlexaboutno aff
Forrest Lang, Ronald McCord, Delia Anderson

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistGeneralizability theoryAccreditationCommon groundMedical educationReliability (semiconductor)Graduate medical educationInter-rater reliabilityPsychologyCommon coreApplied psychologyFamily medicineMedicineRating scaleComputer scienceCore (optical fiber)Social psychologyTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Recent guidelines from the Association of American Medical Colleges and from the Accreditation Council for Graduate Medical Education strongly suggest that communications teaching and assessment be part of medical education at all levels. This study's objective was to validate an instrument to assess communications skills. This instrument, Common Ground, is linked to the core, generic communication skills emphasized by the consensus statements of Toronto and Kalamazoo. METHODS: A total of 100 medical students were recruited from two medical schools and tested with four-station, communications-focused objective structured clinical examinations. Using Common Ground, trained raters performed checklist and global rating assessments. Experts globally assessed 20 representative interviews. RESULTS: Inter-rater reliability for Common Ground was 0.85 for the overall global ratings and 0.92 for the overall checklist assessment. Generalizability coefficient was 0.80 for 50 minutes of testing. The correlation between the ratings of trained raters and a panel of communication experts was 0.84. CONCLUSIONS: The Common Ground assessment instrument assesses core communication skills with sufficient reliability, validity, and generalizablity to make decisions on medical students' performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations118
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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