The objective structured clinical examination: can physician‐examiners participate from a distance?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Currently, a 'pedagogical gap' exists in distributed medical education in that distance educators teach medical students but typically do not have the opportunity to assess them in large-scale examinations such as the objective structured clinical examination (OSCE). We developed a remote examiner OSCE (reOSCE) that was integrated into a traditional OSCE to establish whether remote examination technology may be used to bridge this gap. The purpose of this study was to explore whether remote physician-examiners can replace on-site physician-examiners in an OSCE, and to determine the feasibility of this new examination method. METHODS: Forty Year 3 medical students were randomised into six reOSCE stations that were incorporated into two tracks of a 10-station traditional OSCE. For the reOSCE stations, student performance was assessed by both a local examiner (LE) in the room and a remote examiner (RE) who viewed the OSCE encounters from a distance. The primary endpoint was the correlation of scores between LEs and REs across all reOSCE stations. The secondary endpoint was a post-OSCE survey of both REs and students. RESULTS: Statistically significant correlations were found between LE and RE checklist scores for history taking (r = 0.64-r = 0.80), physical examination (r = 0.41-r = 0.54), and management stations (r = 0.78). Correlations between LE and RE global ratings were more varied (r = 0.21-r = 0.77). Correlations on three of the six stations reached significance. Qualitative analysis of feedback from REs and students showed high acceptance of the reOSCE despite technological issues. CONCLUSIONS: This preliminary study demonstrated that OSCE ratings by LEs and REs were reasonably comparable when using checklists. Remote examination may be a feasible and acceptable way of assessing students' clinical skills, but further validity evidence will be required before it can be recommended for use in high-stakes examinations.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».