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Enregistrement W2130464900 · doi:10.1111/medu.12774

Accuracy of self‐monitoring during learning of radiograph interpretation

2015· article· en· W2130464900 sur OpenAlexafffund
Martin Pusic, Robert Chiaramonte, Sophia P. Gladding, John S. Andrews, Martin Pecaric, Kathy Boutis

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Mots-clésConfidence intervalCertaintyMedicineTest (biology)Odds ratioInterpretation (philosophy)Physical therapyPsychologyInternal medicineComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Despite calls for the improvement of self-assessment as a basis for self-directed learning, instructional designs that include reflection in practice are uncommon. Using data from a screen-based simulation for learning radiograph interpretation, we present validity evidence for a simple self-monitoring measure and examine how it can complement skill assessment. METHODS: Medical students learning ankle radiograph interpretation were given an online learning set of 50 cases which they were asked to classify as 'abnormal' (fractured) or 'normal' and to indicate the degree to which they felt certain about their response (Definitely or Probably). They received immediate feedback on each case. All students subsequently completed two 20-case post-tests: an immediate post-test (IPT), and a delayed post-test (DPT) administered 2 weeks later. We determined the degree to which certainty (Definitely versus Probably) correlated with accuracy of interpretation and how this relationship changed between the tests. RESULTS: Of 988 students approached, 115 completed both tests. Mean ± SD accuracy scores decreased from 59 ± 17% at the IPT to 53 ± 16% at the DPT (95% confidence interval [CI] for the difference: -2% to -10%). Mean self-assessed certainty did not decrease (rates of Definitely: IPT, 17.6%; DPT, 19.5%; 95% CI for difference: +7.2% to -3.4%). Regression modelling showed that accuracy was positively associated with choosing Definitely over Probably (odds ratio [OR] 1.63, 95% CI 1.27-2.09) and indicated a statistically significant interaction between test timing and certainty (OR 0.72, 95% CI 0.52-0.99); thus, the accuracy of self-monitoring decayed over the retention interval, leaving students relatively overconfident in their abilities. CONCLUSIONS: This study shows that, in medical students learning radiograph interpretation, the development of self-monitoring skills can be measured and should not be assumed to necessarily vary in the same way as the underlying clinical skill.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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