The Use of Global Rating Scales for OSCEs in Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
OSCEs (Objective Structured Clinical Examinations) are widely used in health professions to assess clinical skills competence. Raters use standardized binary checklists (CL) or multi-dimensional global rating scales (GRS) to score candidates performing specific tasks. This study assessed the reliability of CL and GRS scores in the assessment of veterinary students, and is the first study to demonstrate the reliability of GRS within veterinary medical education. Twelve raters from two different schools (6 from University of Calgary [UCVM] and 6 from Royal (Dick) School of Veterinary Studies [R(D)SVS] were asked to score 12 students (6 from each school). All raters assessed all students (video recordings) during 4 OSCE stations (bovine haltering, gowning and gloving, equine bandaging and skin suturing). Raters scored students using a CL, followed by the GRS. Novice raters (6 R(D)SVS) were assessed independently of expert raters (6 UCVM). Generalizability theory (G theory), analysis of variance (ANOVA) and t-tests were used to determine the reliability of rater scores, assess any between school differences (by student, by rater), and determine if there were differences between CL and GRS scores. There was no significant difference in rater performance with use of the CL or the GRS. Scores from the CL were significantly higher than scores from the GRS. The reliability of checklist scores were .42 and .76 for novice and expert raters respectively. The reliability of the global rating scale scores were .7 and .86 for novice and expert raters respectively. A decision study (D-study) showed that once trained using CL, GRS could be utilized to reliably score clinical skills in veterinary medicine with both novice and experienced raters.
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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 | 0,044 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».