Training Standardized Patients for a High‐Stakes Clinical Performance Examination in the California Consortium for the Assessment of Clinical Competence
Notice bibliographique
Résumé
The use of standardized patients in teaching and assessment of clinical skills has become more ubiquitous in medical schools in the United States and Canada since Dr Howard Barrows introduced the first standardized patient at the University of Southern California in 1963. This increased usage is also due to the fact that the national licensing examination in the United States, includes a component to assess the clinical skills of the learners (United States Medical Licensure Examination Step 2 CS). The eight medical schools in California form a Consortium for the Assessment of Clinical Competence, which enables them to develop and implement a common clinical assessment tool, the Clinical Performance Examination (CPX), for final year medical students across the state. All medical schools in the Consortium share the same standardized patient cases and checklists. The standardization of training across the eight medical schools is presented. This paper describes the methods that have been used to train the SPs so that they can portray the gestalt of the patient, provide effective feedback, and reliably evaluate the students at the Keck School of Medicine of the University of Southern California. Quality assurance measures to ensure both performance and checklist accuracy are also described.
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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 | 0,052 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».