Assessment in the Context of Uncertainty Using the Script Concordance Test: More Meaning for Scores
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Script Concordance Test (SCT) uses authentic, ill-defined clinical cases to compare medical learners' judgment skills with those of experienced physicians. SCT scores are meant to measure the degree of concordance between the performance of examinees and that of the reference panel. Raw test scores have meaning only if statistics (mean and standard deviation) describing the panel's performance are concurrently provided. PURPOSE: The purpose of this study is to suggest a method for reporting scores that standardizes panel mean and standard deviation, allowing examinees to immediately gauge their performance relative to panel members. METHODS: Based on a statistical method of standardization, a new method for computing SCT scores is described. According to this method, test raw scores are converted into a scale in which the panel mean is set as the value of reference, and the standard deviation of the panel serves as a yardstick by which examinee performance is measured. RESULTS: The effect of this transformation on four data sets obtained from SCTs in radio-oncology, surgery, neurology, and nursing is discussed. CONCLUSION: This transformation method proposes a common metric basis for reporting SCT scores and provides examinees with clear, interpretable insights into their performance relative to that of physicians of the field. We recommend reporting SCT scores with the mean and standard deviation of panel scores set at standard scores of 80 and 5, respectively. Beyond SCT, our transformation method may be generalizable to the scoring of other test formats in which the performance of examinees and those of a panel of reference undertaking the same cognitive tasks are compared.
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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 | 0,052 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».