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Enregistrement W2093900014 · doi:10.1080/10401334.2012.664988

A Predictive and Construct Validity Study of a High-Stakes Objective Clinical Examination for Assessing the Clinical Competence of International Medical Graduates

2012· article· en· W2093900014 sur OpenAlexaff
Andrea Vallevand, Claudio Violato

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct validityGeneralizability theoryPredictive validityChecklistObjective structured clinical examinationCompetence (human resources)PsychologyDiscriminant validityIncremental validityConstruct (python library)External validityClinical psychologyMedicineMedical educationPsychometricsSocial psychologyDevelopmental psychologyInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this study was to investigate the predictive and construct validity of a high-stakes objective structured clinical examination (OSCE) used to select candidates for a 3-month clinical rotation to assess practice-readiness status. SUMMARY: Analyses were undertaken to establish the reliability and validity of the OSCE. The generalizability coefficient (Ep(2)) for the assessment scores (checklist, global, and total) were all high, ranging from 0.73 to 0.84. Two discriminant analyses (promotion to the 3-month rotation and pass/fail status on the rotation) provided evidence of predictive validity with a 100% correct classification rate in the pass/fail rotation results. Factor analysis results provided evidence of construct validity with four factors identified: Clinical Skills, Internal Medicine, General Medical Knowledge, and Counseling. The known group differences between licensing status and residency experience also provided evidence of construct validity. CONCLUSIONS: The results are encouraging for the predictive and construct validity of the OSCE as an assessment of clinical competence.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,367 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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