MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983087675 · doi:10.1080/10401330802199542

Compliance of Medical Students With Voluntary Use of Personal Data Assistants for Clerkship Assessments

2008· article· en· W1983087675 sur OpenAlexaffabout
Geoffrey R. Norman, David Keane, Lawrence Oppenheimer

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationIncentiveCompliance (psychology)PsychologyMedicineComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For several years, final-year students at McMaster University have been required to complete 10 mini-CEX type assessments per rotation. A similar system was being introduced at Ottawa. PURPOSE: To facilitate data capture, we decided to introduce a personal data assistant (PDA)-based system and evaluate its impact. METHOD: A randomized trial was designed to compare the acceptability of PDA and printed evaluation forms. The trial failed because of clerks' unwillingness to use PDAs. A focus group was held and user surveys were administered, chiefly by e-mail, to explore students' preference for printed forms. RESULTS: Thirty percent of invited clerks (52/176) agreed to use a PDA; 6% (11; 21% of those agreeing) recorded one or more encounters; 2% (4) recorded at least the minimum number of evaluations required by their program. Most survey respondents expressed concerns related primarily to the relative inconvenience of PDAs compared to paper, a judgment reflecting the time required both to install required software and to become familiar with the software and data entry form, and to record information via the form. A minority were also concerned about assessors' willingness or ability to use PDA forms. CONCLUSION: Before asking students and clinical supervisors to use a PDA-based encounter-evaluation form in clerkship, planners should conduct a careful assessment of the advantages and disadvantages for students of the system they hope to implement. The prima facie greater convenience and efficiency of the PDA may actually be offset by workplace disincentives and inefficiencies in data recording, relative to the incentives and efficiencies associated with a system based on printed (paper) forms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,251
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,251
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,413
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,152 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTeaching and Learning in MedicineMême sujetElectronic Health Records SystemsTravaux en français237 207