Assessment for selection for the health care professions and specialty training: Consensus statement and recommendations from the Ottawa 2010 Conference
Notice bibliographique
Résumé
Assessment for selection in medicine and the health professions should follow the same quality assurance processes as in-course assessment. The literature on selection is limited and is not strongly theoretical or conceptual. For written testing, there is evidence of the predictive validity of Medical College Admission Test (MCAT) for medical school and licensing examination performance. There is also evidence for the predictive validity of grade point average, particularly in combination with MCAT for graduate entry but little evidence about the predictive validity of school leaver scores. Interviews have not been shown to be robust selection measures. Studies of multiple mini-interviews have indicated good predictive validity and reliability. Of other measures used in selection, only the growing interest in personality testing appears to warrant future work. Widening access to medical and health professional programmes is an increasing priority and relates to the social accountability mandate of medical and health professional schools. While traditional selection measures do discriminate against various population groups, there is little evidence on the effect of non-traditional measures in widening access. Preparation and outreach programmes show most promise. In summary, the areas of consensus for assessment for selection are small in number. Recommendations for future action focus on the adoption of principles of good assessment and curriculum alignment, use of multi-method programmatic approaches, development of interdisciplinary frameworks and utilisation of sophisticated measurement models. The social accountability mandate of medical and health professional schools demands that social inclusion, workforce issues and widening of access are embedded in the principles of good assessment for selection.
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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 | 0,226 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,027 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».