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Enregistrement W2079556640 · doi:10.3109/0142159x.2015.1029895

The OSCE progress test – Measuring clinical skill development over residency training

2015· article· en· W2079556640 sur OpenAlexafffund
Debra Pugh, Claire Touchie, Susan Humphrey‐Murto, Timothy J. Wood

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésObjective structured clinical examinationMedicineTest (biology)Communication skillsPhysical therapyEducational measurementMedical educationPsychologyCurriculum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to explore the use of an objective structured clinical examination for Internal Medicine residents (IM-OSCE) as a progress test for clinical skills. METHODS: Data from eight administrations of an IM-OSCE were analyzed retrospectively. Data were scaled to a mean of 500 and standard deviation (SD) of 100. A time-based comparison, treating post-graduate year (PGY) as a repeated-measures factor, was used to determine how residents' performance progressed over time. RESULTS: Residents' total IM-OSCE scores (n = 244) increased over training from a mean of 445 (SD = 84) in PGY-1 to 534 (SD = 71) in PGY-3 (p < 0.001). In an analysis of sub-scores, including only those who participated in the IM OSCE for all three years of training (n = 46), mean structured oral scores increased from 464 (SD = 92) to 533 (SD = 83) (p < 0.001), physical examination scores increased from 464 (SD = 82) to 520 (SD = 75) (p < 0.001), and procedural skills increased from 495 (SD = 99) to 555 (SD = 67) (p = 0.033). There was no significant change in communication scores (p = 0.97). CONCLUSIONS: The IM-OSCE can be used to demonstrate progression of clinical skills throughout residency training. Although most of the clinical skills assessed improved as residents progressed through their training, communication skills did not appear to change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations37
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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