In‐training evaluations: developing an automated screening tool to measure report quality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In-training evaluation (ITE) is used to assess resident competencies in clinical settings. This assessment is documented on an evaluation report (In-Training Evaluation Report [ITER]). Unfortunately, the quality of these reports can be questionable. Therefore, training programmes to improve report quality are common. The Completed Clinical Evaluation Report Rating (CCERR) was developed to assess completed report quality and has been shown to do so in a reliable manner, thus enabling the evaluation of these programmes. The CCERR is a resource-intensive instrument, which may limit its use. The purpose of this study was to create a screening measure (Proxy-CCERR) that can predict the CCERR outcome in a less resource-intensive manner. METHODS: Using multiple regression, the authors analysed a dataset of 269 ITERs to create a model that can predict the associated CCERR scores. The resulting predictive model was tested on the CCERR scores for an additional sample of 300 ITERs. RESULTS: The quality of an ITER, as measured by the CCERR, can be predicted using a model involving only three variables (R(2) = 0.61). The predictive variables included the total number of words in the comments, the variability of the ratings and the proportion of comment boxes completed on the form. CONCLUSIONS: It is possible to model CCERR scores in a highly predictive manner. The predictive variables can be easily extracted in an automated process. Because this model is less resource-intensive than the CCERR, it makes it possible to provide feedback from ITER training programmes to large groups of supervisors and institutions, and even to create automated feedback systems using Proxy-CCERR scores.
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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 | 0,035 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».