Acceptability and reliability of multiple mini interviews for admission to otolaryngology residency
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: To evaluate the acceptability and reliability of the Multiple Mini Interview (MMI) for the selection of applicants to an Otolaryngology-Head and Neck (OTL-HNS) residency program. STUDY DESIGN: Prospective observational study. METHODS: Canadian medical graduates applying to the OTL-HNS residency program at McGill University in 2011 and 2012 underwent a 7-station MMI. Upon completion, the major stakeholders commented on and rated various aspects of the MMI using a 7-point Likert scale. Descriptive statistics were used to analyze the quantitative portion of the exit survey, while content analysis and thematic description was applied to qualitative data. Interrater reliability was examined with intraclass correlation coefficients. RESULTS: Data was collected from 45 applicants and 18 evaluators. The majority of applicants (>80%) felt that the MMI helped them present their strengths and was free of any gender, cultural, or age bias. Assessors (>85%) agreed the MMI evaluated a valid range of competencies, and that it tested more aspects of an applicant than did traditional interviews. Both applicants and assessors (>70%) agreed that the MMI was a fair process, and both preferred it over the traditional interview. Overall, interrater reliability of the MMI was good. CONCLUSION: This is the first study to examine how the MMI interview process can be adapted for admission to an OTL-HNS residency program, while showing both good acceptability for all major stakeholders and good reliability.
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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 | 0,122 | 0,293 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».