A modified electronic key feature examination for undergraduate medical students: validation threats and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of our study was the development and validation of a modified electronic key feature exam of clinical decision-making skills for undergraduate medical students. Therefore, the reliability of the test (15 items), the item difficulty level, the item-total correlations and correlations to other measures of knowledge (40 item MC-test and 580 items of German MC-National Licensing Exam, Part II) were calculated. Based on the guidelines provided by the Medical Council of Canada, a modified electronic key feature exam for internal medicine consisting of 15 key features (KFs) was developed for fifth year German medical students. Long menu (LM) and short menu (SM) question formats were used. Acceptance was assessed through a questionnaire. Thirty-seven students from four medical schools voluntarily participated in the study. The reliability of the key feature exam was 0.65 (Cronbach's alpha). The items' difficulty level scores were between 0.3 and 0.8 and the item-total correlations between 0.0 and 0.4. Correlations between the results of the KF exam and the other measures of knowledge were intermediate (r between 0.44 and 0.47) as well as the learners' level of acceptance. The modified electronic KF examination is a feasible and reliable evaluation tool that may be implemented for the assessment of clinical undergraduate training.
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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 | 0,031 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».