Comparison between medical students' experience, confidence and competence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study was undertaken to determine whether or not breadth of clinical experience and student levels of confidence were indicators of competency on standardized simulator performance-based assessments. METHODS: All students (n=144) attending an educational session were asked to complete a 25-point questionnaire regarding specific clinical experiences and levels of confidence in their ability to manage patient problems. For enumeration of clinical experiences, students were asked to estimate the number of times a situation had been encountered or a skill had been performed. For level of confidence, each response was based on a 5-point Likert scale where 1=novice and 5=expert. Students then participated in a standardized simulated performance test. Median and range were calculated and data analysed using Spearman rank correlations. A P-value <0.05 was considered significant. Level of confidence data were compared to performance during clinical rotation and to marks in the anaesthesia final examination. RESULTS: A total of 144 students attended the session, completed the questionnaire and participated in the standardized test. There were wide ranges of experience and confidence in the 25 listed items. Analysis of data showed good correlation between clinical experience and level of confidence. There was no correlation between clinical experience, level of confidence and performance in a standardized simulation test. Neither was there any correlation between level of confidence and clinical grades or written examination marks. CONCLUSIONS: Clinical experience and level of confidence have no predictive value in performance assessments when using standardized anaesthesia simulation scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».