The Script Concordance Test: A New Tool Assessing Clinical Judgement in Neurology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical judgment, the ability to make appropriate decisions in uncertain situations, is central to neurological practice, but objective measures of clinical judgment in neurology trainees are lacking. The Script Concordance Test (SCT), based on script theory from cognitive psychology, uses authentic clinical scenarios to compare a trainee's judgment skills with those of experts. The SCT has been validated in several medical disciplines, but has not been investigated in neurology. METHODS: We developed an Internet-based neurology SCT (NSCT) comprising 24 clinical scenarios with three to four questions each. The scenarios were designed to reflect the uncertainty of real-life clinical encounters in adult neurology. The questions explored aspects of the scenario in which several responses might be acceptable; trainees were asked to judge which response they considered to be best. Forty-one PGY1-PGY5 neurology residents and eight medical students from three North American neurology programs (McGill, Calgary, and Mayo Clinic) completed the NSCT. The responses of trainees to each question were compared with the aggregate responses of an expert panel of 16 attending neurologists. RESULTS: The NSCT demonstrated good reliability (Cronbach alpha = 0.79). Neurology residents scored higher than medical students and lower than attending neurologists, supporting the test's construct validity. Furthermore, NSCT scores discriminated between senior (PGY3-5) and junior residents (PGY1-2). CONCLUSIONS: Our NSCT is a practical and reliable instrument, and our findings support its construct validity for assessing judgment in neurology trainees. The NSCT has potentially widespread applications as an evaluation tool, both in neurology training and for licensing examinations.
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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 | 0,008 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».