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Enregistrement W2001277066 · doi:10.1097/acm.0b013e31822a729d

Who You Know or What You Know? Effect of Examiner Familiarity With Residents on OSCE Scores

2011· article· en· W2001277066 sur OpenAlexaff
Lynfa Stroud, Jodi Herold, George Tomlinson, Rodrigo B. Cavalcanti

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensSunnybrook HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeed to knowPsychologyMedical educationMedicineComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the goal of objective structured clinical examinations (OSCEs) to be objective, examiner biases may influence scores. Examiner familiarity with candidates is a potential bias that has not been well studied. METHOD: To determine the effect of familiarity, OSCE scores for 158 internal medicine residents were analyzed by whether examiners were familiar with them, based on previous clinical encounters, and if previous impressions were positive or negative. A hierarchical multivariable analysis of variance was performed to control for resident, examiner, and level of training. RESULTS: Across 480 interactions (50 examiners, 158 residents), multivariable analysis showed that positive familiarity was associated with a significant increase in ratings (+0.37 on a 5-point scale), comparable to the difference between first- and third/fourth-year residents. CONCLUSIONS: Familiarity with candidates is a significant source of examiner bias in OSCE scores. Consideration should be paid to the influence of examiners' previous knowledge of examinees and attempts made to mitigate this bias.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations61
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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