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Enregistrement W2038485424 · doi:10.1186/1748-717x-4-7

The script concordance test in radiation oncology: validation study of a new tool to assess clinical reasoning

2009· article· en· W2038485424 sur OpenAlexafffund
Carole Lambert, Robert Gagnon, David H. Nguyen, Bernard Charlin

Notice bibliographique

RevueRadiation Oncology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHôpital Notre-DameUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésConcordanceMedicineRadiation oncologyCronbach's alphaTest (biology)Medical physicsRadiation therapyReliability (semiconductor)Internal medicineOncologyClinical psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Script Concordance test (SCT) is a reliable and valid tool to evaluate clinical reasoning in complex situations where experts' opinions may be divided. Scores reflect the degree of concordance between the performance of examinees and that of a reference panel of experienced physicians. The purpose of this study is to demonstrate SCT's usefulness in radiation oncology. METHODS: A 90 items radiation oncology SCT was administered to 155 participants. Three levels of experience were tested: medical students (n = 70), radiation oncology residents (n = 38) and radiation oncologists (n = 47). Statistical tests were performed to assess reliability and to document validity. RESULTS: After item optimization, the test comprised 30 cases and 70 questions. Cronbach alpha was 0.90. Mean scores were 51.62 (+/- 8.19) for students, 71.20 (+/- 9.45) for residents and 76.67 (+/- 6.14) for radiation oncologists. The difference between the three groups was statistically significant when compared by the Kruskall-Wallis test (p < 0.001). CONCLUSION: The SCT is reliable and useful to discriminate among participants according to their level of experience in radiation oncology. It appears as a useful tool to document the progression of reasoning during residency training.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,388 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations62
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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