A generalizability study of the medical judgment vignettes interview to assess students' noncognitive attributes for medical school
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the reliability of admission interviews has been improved through the use of objective and structured approaches, there still remains the issue of identifying and measuring relevant attributes or noncognitive domains of interest. In this present study, we use generalizability theory to determine the estimated variance associated with participants, judges and stations from a semi-structured, Medical Judgment Vignettes interview used as part of an initiative to improve the reliability and content validity of the interview process used in the selection of students for medical school. METHODS: A three station, Medical Judgment Vignettes interview was conducted with 29 participants and scored independently by two judges on a well-defined 5-point rubric. Generalizability Theory provides a method for estimating the variability of a number of facets. In the present study each judge (j) rated each participant (p) on all three Medical Judgment Vignette stations (s). A two-facet crossed designed generalizability study was used to determine the optimal number of stations and judges to achieve a 0.80 reliability coefficient. RESULTS: The results of the generalizability analysis showed that a three station, two judge Medical Judgment Vignettes interview results in a G coefficient of 0.70. As shown by the adjusted E rho 2 scores, since interviewer variability is negligible, increasing the number of judges from two to three does not improve the generalizability coefficient. Increasing the number of stations, however, does have a substantial influence on the overall dependability of this measurement. In a decision study analysis, increasing the number of stations to six with a single judge at each station results in a G coefficient of 0.81. CONCLUSION: The Medical Judgment Vignettes interview provides a reliable approach to the assessment of candidates' noncognitive attributes for medical school. The high inter-rater reliability is attributed to the greater objectivity achieved through the used of the semi-structured interview format and clearly defined scoring rubric created for each of the judgment vignettes. Despite the relatively high generalizability coefficient obtained for only three stations, future research should further explore the reliability, and equally importantly, the validity of the vignettes with a large group of candidates applying for medical school.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 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 tête enseignante, 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 ».