Toward Authentic Clinical Evaluation: Pitfalls in the Pursuit of Competency
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The drive toward competency-based education frameworks has created a tension between competing desires-for quantified, standardized measures on one hand, and for an authentic representation of what it means to be a good doctor on the other. The purpose of this study was to better understand the tensions that exist between competency frameworks and faculty's real-life experiences in evaluating residents. METHOD: Interviews were conducted with 19 experienced internal medicine attendings at two Canadian universities in 2007. Attendings each discussed a specific outstanding, average, and problematic resident they had supervised. Interviews were analyzed using grounded theory. RESULTS: Eight major themes emerged reflecting how faculty conceptualize residents' performance: knowledge, professionalism, patient interactions, team interactions, systems, disposition, trust, and impact on staff. Attendings' impressions of residents did not seem to result from a linear sum of dimensions; rather, domains idiosyncratically took on variable degrees of importance depending on the resident. Relative deficiencies in outstanding residents could be overlooked, whereas strengths in problematic residents could be discounted. Some constructs (e.g., impact on staff) were not competencies at all; rather, they seem to act as explanations or evidence of attendings' opinions. Standardized evaluation forms might constrain authentic depictions of residents' performance. CONCLUSIONS: Despite concerted efforts to create standardized, objective, competency-based evaluations, the assessment of residents' clinical performance still has a strong subjective influence. Attendings' holistic impressions should not be considered invalid simply because they are subjective. Instead, assessment methods should consider novel ways of accommodating these impressions to improve evaluation.
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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 | 0,287 | 0,403 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,047 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».