Assessing cardiac physical examination skills using simulation technology and real patients: a comparison study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-stakes assessments of doctors' physical examination skills often employ standardised patients (SPs) who lack physical abnormalities. Simulation technology provides additional opportunities to assess these skills by mimicking physical abnormalities. The current study examined the relationship between internists' cardiac physical examination competence as assessed with simulation technology compared with that assessed with real patients (RPs). METHODS: The cardiac physical examination skills and bedside diagnostic accuracy of 28 internists were assessed during an objective structured clinical examination (OSCE). The OSCE included 3 modalities of cardiac patients: RPs with cardiac abnormalities; SPs combined with computer-based, audio-video simulations of auscultatory abnormalities, and a cardiac patient simulator (CPS) manikin. Four cardiac diagnoses and their associated cardiac findings were matched across modalities. At each station, 2 examiners independently rated a participant's physical examination technique and global clinical competence. Two investigators separately scored diagnostic accuracy. RESULTS: Inter-rater reliability between examiners for global ratings (GRs) ranged from 0.75-0.78 for the different modalities. Although there was no significant difference between participants' mean GRs for each modality, the correlations between participants' performances on each modality were low to modest: RP versus SP, r = 0.19; RP versus CPS, r = 0.22; SP versus CPS, r = 0.57 (P < 0.01). CONCLUSIONS: Methodological limitations included variability between modalities in the components contributing to examiners' GRs, a paucity of objective outcome measures and restricted case sampling. No modality provided a clear 'gold standard' for the assessment of cardiac physical examination competence. These limitations need to be addressed before determining the optimal patient modality for high-stakes assessment purposes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».