Key‐feature questions for assessment of clinical reasoning: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Key-feature questions (KFQs) have been developed to assess clinical reasoning skills. The purpose of this paper is to review the published evidence on the reliability and validity of KFQs to assess clinical reasoning. METHODS: A literature review was conducted by searching MEDLINE (1946-2012) and EMBASE (1980-2012) via OVID and ERIC. The following search terms were used: key feature; question or test or tests or testing or tested or exam; assess or evaluation, and case-based or case-specific. Articles not in English were eliminated. RESULTS: The literature search resulted in 560 articles. Duplicates were eliminated, as were articles that were not relevant; nine articles that contained reliability or validity data remained. A review of the references and of citations of these articles resulted in an additional 12 articles to give a total of 21 for this review. Format, language and scoring of KFQ examinations have been studied and modified to maximise reliability. Internal consistency reliability has been reported as being between 0.49 and 0.95. Face and content validity have been shown to be moderate to high. Construct validity has been shown to be good using vector thinking processes and novice versus expert paradigms, and to discriminate between teaching methods. The very modest correlations between KFQ examinations and more general knowledge-based examinations point to differing roles for each. Importantly, the results of KFQ examinations have been shown to successfully predict future physician performance, including patient outcomes. CONCLUSIONS: Although it is inaccurate to conclude that any testing format is universally reliable or valid, published research supports the use of examinations using KFQs to assess clinical reasoning. The review identifies areas of further study, including all categories of evidence. Investigation into how examinations using KFQs integrate with other methods in a system of assessment is needed.
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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 | 0,005 | 0,429 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».