Validation of a large-scale clinical examination for international medical graduates.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate a new examination process for international medical graduates (IMGs) to ensure that it is able to reliably assign candidates to 1 of 4 competency levels, and to determine if a global rating scale can accurately stratify examinees into 4 levels of learners: clerks, first-year residents, second-year residents, or practice ready. DESIGN: Validation study evaluating a 12-station objective structured clinical examination. SETTING: Ontario. PARTICIPANTS: A total of 846 IMGs, and an additional 63 randomly selected volunteers from 2 groups: third-year clinical clerks (n = 42) and first-year family medicine residents (n = 21). MAIN OUTCOME MEASURES: The accuracy of the stratification of the examinees into learner levels, the impact of the patient-encounter ratings and postencounter oral questions, and between-group differences in total score. RESULTS: Reliability of the patient-encounter scores, postencounter oral question scores, and the total between-group difference scores was 0.93, 0.88, and 0.76, respectively. Third-year clerks scored the lowest, followed by the IMGs. First-year residents scored highest for all 3 scores. Analysis of variance demonstrated significant between-group differences for all 3 scores (P < .05). Postencounter oral question scores differentiated among all 3 groups. CONCLUSION: Clinical examination scores were capable of differentiating among the 3 groups. As a group, the IMGs seemed to be less competent than the first-year family medicine residents and more competent than the third-year clerks. The scores generated by the postencounter oral questions were the most effective in differentiating between the 2 training levels and among the 3 groups of test takers.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».