Use of "Standardized Examinees" to Screen for Standardized-Patient Scoring Bias in a Clinical Skills Examination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical skills examinations using standardized patients (SPs) are important in documenting the proficiency of trainees. "Standardized examinees" (SEs) are individuals trained to a specific level of performance; they can be used as internal controls in a high-stakes, clinical skills examination. PURPOSE: The purpose of this study was to determine whether SEs can be trained to portray a specified level of confidence and whether SPs' checklist scoring is affected by the personal manner of the examinee. METHODS: Eight SEs were trained as "students" and trained to achieve a failing score on six cases in an National Board of Medical Examiners (NBME) Prototype Clinical Skills Examination. Four SEs were coached to be confident in manner, and 4 were coached to be insecure. Checklist scores were compared. Seven lay reviewers scored the SEs as confident or insecure on a behavioral assessment form. RESULTS: SEs were not detected as simulations. There was no difference between the checklist scores of confident versus insecure SEs, but their manner was rated as significantly different on all scales in the behavioral assessment. CONCLUSIONS: SEs can be trained to a specified performance level and a desired level of confidence. In this small study, personal manner did not affect SPs' checklist scoring. The use of the SEs provides a mechanism to screen for bias in high-stakes SP examinations.
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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 | 0,010 | 0,299 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».