Internal medicine residents’ perceptions of the Mini-Clinical Evaluation Exercise
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mini-clinical evaluation exercise (mini-CEX) is a 30 minute observed clinical encounter which allows assessment of a resident's clinical competence with feedback on their performance. AIMS: To assess residents' perceptions of the mini-CEX using qualitative methods. METHODS: After introducing the mini-CEX into the University of British Columbia's Internal Medicine Residency Program, a one hour semi-structured focus group with voluntary first and second year residents was undertaken. The focus groups were conducted by an independent moderator, audio-taped, and transcribed verbatim. Using a phenomenological approach, the comments made by the focus group participants were read independently by the three authors and organized into major themes. RESULTS: The major themes included Education, Assessment and Exam Preparation. Residents described a conflict between the mini-CEX's role as a method of assessment and its utility as an educational tool. During initial mini-CEX encounters, they perceived the assessment format as anxiety-provoking. Over time, they felt that the mini-CEX provided insight into their clinical competence. Participants believed that the mini-CEX experience would benefit them in preparation and successful completion of their national specialty exam. CONCLUSIONS: Residents' perceptions of the mini-CEX reflected a tension between the tool's dual roles of assessment and education.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».