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Enregistrement W2123930017 · doi:10.1111/j.1365-2923.2009.03438.x

The effect of differential rater function over time (DRIFT) on objective structured clinical examination ratings

2009· article· en· W2123930017 sur OpenAlexaff
Kevin McLaughlin, Martha Ainslie, Sylvain Coderre, Bruce Wright, Claudio Violato

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentFormative assessmentConfidence intervalPsychologyDifferential (mechanical device)Objective structured clinical examinationFunction (biology)StatisticsMedicineMathematicsPsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Despite the impartiality implied in its title, the objective structured clinical examination (OSCE) is vulnerable to systematic biases, particularly those affecting raters' performance. In this study our aim was to examine OSCE ratings for evidence of differential rater function over time (DRIFT), and to explore potential causes of DRIFT. METHODS: We studied ratings for 14 internal medicine resident doctors over the course of a single formative OSCE, comprising 10 12-minute stations, each with a single rater. We evaluated the association between time-slot and rating for a station. We also explored a possible interaction between time-slot and station difficulty, which would support the hypothesis that rater fatigue causes DRIFT, and considered 'warm-up' as an alternative explanation for DRIFT by repeating our analysis after excluding the first two OSCE stations. RESULTS: Time-slot was positively associated with rating on a station (regression coefficient 0.88, 95% confidence interval [CI] 0.38-1.38; P = 0.001). There was an interaction between time-slot and station difficulty: for the more difficult stations the regression coefficient for time-slot was 1.24 (95% CI 0.55-1.93; P = 0.001) compared with 0.52 (95% CI - 0.08 to 1.13; P = 0.09) for the less difficult stations. Removing the first two stations from our analyses did not correct DRIFT. CONCLUSIONS: Systematic biases, such as DRIFT, may compromise internal validity in an OSCE. Further work is needed to confirm this finding and to explore whether DRIFT also affects ratings on summative OSCEs. If confirmed, the factors contributing to DRIFT, and ways to reduce these, should then be explored.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,106
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,319
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1060,319
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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