The Influence of Testing Context and Clinical Rotation Order on Students’ OSCE Performance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the influence of testing context and rotation order on third-year medical student performance on a common objective structured clinical examination (OSCE) station in both obstetrics-gynecology (ob-gyn) and psychiatry rotations. METHOD: Archival OSCE performance data (in the form of a 25-item binary content checklist) from one class of third-year medical students (n = 141) at Saint Louis University (2002-03) were aggregated and analyzed. RESULTS: Despite the fact that the station was identical in both OSCEs, students were, in general, less likely to inquire about ob-gyn issues on the psychiatry OSCE and less likely to inquire about psychiatric issues on the ob-gyn OSCE, regardless of order of rotation. Order did have a positive effect on some results, such that students were more likely to mention menopause and vaginal dryness on the psychiatry OSCE if they had already had the ob-gyn rotation. CONCLUSION: The testing context may influence student approaches to patients in ways that bias their collection and interpretation of information. OSCE evaluations may better approximate true clinical context and complexity by presenting case scenarios that reflect a broader range of diagnostic possibilities than those limited to the recently completed rotation.
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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 | 0,082 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».