Assessment of Undergraduate Clinical Reasoning in Geriatric Medicine: Application of a Script Concordance Test
Notice bibliographique
Résumé
A challenging aspect of geriatric practice is that it often requires decision-making under conditions of uncertainty. The Script Concordance Test (SCT) is an assessment tool designed to measure clinical data interpretation, an important element of clinical reasoning under uncertainty. The purpose of this study was to develop and analyze the validity of results of an SCT administered to undergraduate students in geriatric medicine. An SCT consisting of 13 cases and 104 items covering a spectrum of common geriatric problems was designed and administered to 41 undergraduate medical students at a medical school in São Paulo, Brazil. A reference panel of 21 practicing geriatricians contributed to the test's score key. The responses were analyzed, and the psychometric properties of the tool were investigated. The test's internal consistency and discriminative capacity to distinguish students from experienced geriatricians supported construct validity. The Cronbach alpha for the test was 0.84, and mean scores for the experts were found to be significantly higher than those of the students (80.0 and 70.7, respectively; P < .001). This study demonstrated robust evidence of reliability and validity of an SCT developed for use in geriatric medicine for assessing clinical reasoning skills under conditions of uncertainty in undergraduate medical students. These findings will be of interest to those involved in assessing clinical competence in geriatrics and will have important potential application in medical school examinations.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».