Quality of standardised patient research reports in the medical education literature: review and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: In order to assess or replicate the research findings of published reports, authors must provide adequate and transparent descriptions of their methods. We conducted 2 consecutive studies, the first to define reporting standards relating to the use of standardised patients (SPs) in research, and the second to evaluate the current literature according to these standards. METHODS: Standards for reporting SPs in research were established by representatives of the Grants and Research Committee of the Association of Standardized Patient Educators (ASPE). An extensive literature search yielded 177 relevant English-language articles published between 1993 and 2005. Search terms included: 'standardised patient(s)'; 'simulated patient(s)'; 'objective structured clinical examination (OSCE)', and 'clinical skills assessment'. Articles were limited to those reporting the use of SPs as an outcome measure and published in 1 of 5 prominent health sciences education journals. Data regarding the SP encounter, SP characteristics, training and behavioural measure(s) were gathered. RESULTS: A random selection of 121 articles was evaluated according to 29 standards. Reviewers judged that few authors provided sufficient details regarding the encounter (21%, n = 25), SPs (16%, n = 19), training (15%, n = 15), and behavioural measures (38%, n = 44). Authors rarely reported SP gender (27%, n = 33) and age range (22%, n = 26), whether training was provided for the SPs (39%, n = 47) or other raters (24%, n = 29), and psychometric evidence to support the behavioural measure (23%, n = 25). CONCLUSIONS: The findings suggest that there is a need for increased rigor in reporting research involving SPs. In order to support the validity of research findings, journal editors, reviewers and authors are encouraged to provide adequate detail when describing SP methodology.
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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 | 0,014 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».