Web-based Documentation of Clinical Skills to Assess the Competency of Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
Kansas State University implemented a Web-based program to assess students' competency to perform technical skills during clinical rotations throughout the fourth year of the veterinary curriculum. The classes of 2009 and 2010 recorded a minimum number of procedures (104 and 103, respectively) from a menu of more than 220 recommended procedures. Procedures were categorized by species (small animal, equine, food animal) and disciplines (imaging, anesthesia, diagnostic medicine/necropsy). Ophthalmology was added as a fourth discipline for the class of 2010. Students recorded procedures into the Web-based system, including information about the patient, procedure performed, supervisor, and a self-assessment of performance. Faculty, staff, and house officers evaluated the procedures electronically by confirming that they witnessed the procedure and providing qualitative and written feedback. The class of 2009 recorded 18,492 procedures (M=171/student) and the class of 2010 recorded 16,935 procedures (M=158/student). Two students from each class (2009 and 2010) did not complete the minimum required skills during clinical rotations and returned to perform procedures immediately before (n=3) or immediately after (n=1) graduation to receive their diploma. The Web-based system captured a large number of assessments of technical competency performed in the clinical setting. The system provided students with formative feedback throughout the clinical year, ensured equitable distribution of procedural opportunities across the student body, and required minimal additional resources.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».