Clerkship evaluation–what are we measuring?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As society's expectations of physicians change, so must the objectives of training. Professional organizations involved in training now emphasize multiplicity of roles. But how well do we evaluate these multiple roles? AIMS: To investigate the principal components of evaluation in the Internal Medicine clerkship rotation at the University of Calgary. METHODS: We performed factor analysis on all evaluation components in the Internal Medicine clerkship rotation, including the in-training evaluation report (ITER), objective structured clinical examination (OSCE), and multiple choice questions (MCQ) examination. RESULTS: We identified three principal components: information processing, professionalism, and declarative knowledge. Both the OSCE and MCQ loaded on a single factor, declarative knowledge. The nine items on the ITER loaded on two factors-information processing and professionalism. CONCLUSIONS: Despite using 11 evaluation items on three tools, we identified only three principal components of evaluation. Both our MCQ and OSCE appeared to measure declarative knowledge. The latter may be due to the fact that we use standardized patients without clinical findings-such that evaluations are primarily based upon the demonstration of examination routines. Reasons for the lack of discriminant validity of our ITER include overlapping attributes and constant errors, including a halo effect and an error of leniency.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,016 | 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 ».