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Enregistrement W2070717507 · doi:10.1080/10401334.2010.511979

Reliability of a Structured Interview for Admission to an Emergency Medicine Residency Program

2010· article· en· W2070717507 sur OpenAlexaff
Danielle Blouin

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryInter-rater reliabilityReliability (semiconductor)PsychologyConsistency (knowledge bases)Rating scaleMedical educationEmergency departmentMedicineClinical psychologyApplied psychologyComputer sciencePsychiatryArtificial intelligenceDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interviews are most important in resident selection. Structured interviews are more reliable than unstructured ones. PURPOSE: We sought to measure the interrater reliability of a newly designed structured interview during the selection process to an Emergency Medicine residency program. METHODS: The critical incident technique was used to extract the desired dimensions of performance. The interview tool consisted of 7 clinical scenarios and 1 global rating. Three trained interviewers marked each candidate on all scenarios without discussing candidates' responses. Interitem consistency and estimates of variance were computed. RESULTS: Twenty-eight candidates were interviewed. The generalizability coefficient was 0.67. Removing the central tendency ratings increased the coefficient to 0.74. Coefficients of interitem consistency ranged from 0.64 to 0.74. CONCLUSIONS: The structured interview tool provided good although suboptimal interrater reliability. Increasing the number of scenarios improves reliability as does applying differential weights to the rating scale anchors. The latter would also facilitate the identification of those candidates with extreme ratings.

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)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,189
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,189
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,391 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations19
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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