Simulation-based multiple-choice test assessment of clinical competence for large groups of medical students: a comparison of auscultation sound identification either with or without clinical context
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although simulation-based teaching is popular, high-fidelity, high-cost approaches may be unsuitable or unavailable for use with large groups. We designed a multiple-choice test for large groups of medical students to explore a low-cost approach in assessing clinical competence. We tested two different scenarios in assessing student's ability to identify heart and lung sounds: by hearing the sounds alone, or in an enhanced scenario where sounds are incorporated into clinical vignettes to give clinical context. METHOD: The two-section test consists of multiple-choice questions with one best answer. In the first section, the student must identify 25 auscultation sounds from amongst a choice of 14 heart sounds and 11 lung-sounds. The second section integrates these same sounds into clinical vignettes to provide clinical context. Students must either identify the illness or the next clinical step, choosing from four possible answers. Performances of 859 students were evaluated. RESULTS: The alpha coefficient of reliability is 0.54 and 0.76 respectively for the first and the second section. In the latter section there is significant difference between scores of first, second, fourth year students and residents, in contrast to the first-section scores. CONCLUSIONS: A multiple-choice test to assess clinical competence based on simulated auscultation sounds incorporated into clinical vignettes allows us to differentiate between training levels and seems to be a valid assessment method suitable for large-group format.
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».