Construction and utilization of a script concordance test as an assessment tool for dcem3 (5th year) medical students in rheumatology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The script concordance test (SCT) is a method for assessing clinical reasoning of medical students by placing them in a context of uncertainty such as they will encounter in their future daily practice. Script concordance testing is going to be included as part of the computer-based national ranking examination (iNRE).This study was designed to create a script concordance test in rheumatology and use it for DCEM3 (fifth year) medical students administered via the online platform of the Clermont-Ferrand medical school. METHODS: Our SCT for rheumatology teaching was constructed by a panel of 19 experts in rheumatology (6 hospital-based and 13 community-based). One hundred seventy-nine DCEM3 (fifth year) medical students were invited to take the test. Scores were computed using the scoring key available on the University of Montreal website. Reliability of the test was estimated by the Cronbach alpha coefficient for internal consistency. RESULTS: The test comprised 60 questions. Among the 26 students who took the test (26/179: 14.5%), 15 completed it in its entirety. The reference panel of rheumatologists obtained a mean score of 76.6 and the 15 students had a mean score of 61.5 (p = 0.001). The Cronbach alpha value was 0.82. CONCLUSIONS: An online SCT can be used as an assessment tool for medical students in rheumatology. This study also highlights the active participation of community-based rheumatologists, who accounted for the majority of the 19 experts in the reference panel.A script concordance test in rheumatology for 5th year medical students.
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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 | 0,001 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».