Professionalism Mini‐Evaluation Exercise for medical residents in Japan: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Assessing medical professionalism among medical residents is of great importance. The Professionalism Mini-Evaluation Exercise (P-MEX) is a tool for assessing professionalism that was developed, tested for reliability and validated in Canada. Prior to the present study, no Japanese version of the P-MEX had been tested. METHODS: We modified the P-MEX for use in Japan and tested it on medical residents in a Japanese teaching hospital. For each resident, eight evaluators completed the P-MEX forms. A total of 184 P-MEX forms were completed on 23 senior residents. The construct validity of the P-MEX was analysed by confirmatory factor analysis through structural equation modelling. The reliability of the P-MEX was tested using generalisability theory and a decision study. After performing the assessment and providing feedback to the residents, we conducted a survey on the residents' perceptions of the assessment. RESULTS: Results indicate content and construct validity. A confirmatory factor analysis revealed that factor loadings ranged from 0.58 to 0.96, indicating good construct validity except for one item (P12: Maintained appropriate boundaries with patients and colleagues). Structural equation modelling showed that adding new items developed in Japan to the P-MEX provided adequate factor validity. A decision study showed confidence intervals sufficiently narrow with as few as 10 evaluations, slightly more than the eight forms verified in Canada. Most residents stated that the items were reasonable and appropriate, the results of the assessment were consistent with their own self-evaluation and the assessment enhanced their motivation. CONCLUSIONS: Our study demonstrated good evidence of adequate reliability and validity of the P-MEX for the assessment of professionalism among Japanese residents. Moreover, the addition of new items developed in Japan provided adequate factor validity.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».