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Enregistrement W2058166804 · doi:10.1080/10401334.2010.488197

Assessment in the Context of Uncertainty Using the Script Concordance Test: More Meaning for Scores

2010· article· en· W2058166804 sur OpenAlexaff
Bernard Charlin, Robert Gagnon, Stuart Lubarsky, Carole Lambert, Sarkis Meterissian, Colin Chalk, Johanne Goudreau, Cees van der Vleuten

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceRaw scoreStandard deviationTest (biology)MedicineMeaning (existential)Context (archaeology)Set (abstract data type)Metric (unit)StatisticsRaw dataPsychologyMathematicsComputer scienceOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,228
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,228
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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