Measurement of perception and interpretation skills during radiology training: utility of the script concordance approach
Notice bibliographique
Résumé
Imaging specialties require both perceptual and interpretation skills. Except in very simple cases, data perception and interpretation vary among clinicians. This variability makes for difficulty in measuring these skills with traditional assessment tools. The script concordance approach is conceived to allow standardized assessment in contexts of uncertainty. In this exploratory study, the authors tested the usefulness of the approach for assessment of perceptual and interpretation skills in radiology. A perception test (PT) and an interpretation test (IT) were designed according to the approach. Both tests used plain chest X-rays. Three groups were tested: clerkship students (20), junior residents (R1-R3; 20), senior residents (R4-R5; 20). Eleven certified radiologists, all currently appointed to chest reading, provided the answers by aggregate scoring method. Statistics included descriptive, ANOVA, regression analysis, Pearson and Spearman correlation coefficients. Cronbach alpha values were 0.79 and 0.81 for the PT and IT respectively. Score progression was statistically significant in both tests. Perception scores progressed more rapidly than interpretation scores during training. Effect size was large in discriminating low versus higher level of expertise, 2.2 (PT) and 1.6 (IT). The Pearson correlation coefficient between both tests was 0.58. Cronbach alpha coefficient values indicate reasonable reliability for both tests. The linear progression of scores, each at its own pace, and the positive and moderate magnitude of the Pearson correlation coefficient are arguments suggesting measurement of two different skills. More studies are necessary to document the approach usefulness for assessment in radiology training.
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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 | 0,020 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».