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Enregistrement W2137114693 · doi:10.1016/j.jamcollsurg.2005.06.264

Using a Comprehensive Examination to Assess Multiple Competencies in Surgical Residents: Does the Oral Examination Still Have a Role?

2005· article· en· W2137114693 sur OpenAlexaff
Ravi Sidhu, Jodi Herold McIlroy, Glenn Regehr

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Surgeons · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical examinationGold standard (test)Objective structured clinical examinationSpecialtyLogistic regressionOral examinationPhysical therapySurgeryFamily medicineMedical educationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While specialty-level evaluations evolve from traditional examinations to objective structured clinical examination-like assessments, a broader range of competencies are tested; consequently, examiners are forced to integrate results when making a determination of competency. The aim of this study was to describe how experts weigh relative performances on specific components of a comprehensive examination to make decisions of overall competency. STUDY DESIGN: The Patient Assessment and Management Examination is a standardized patient-based assessment of general surgery in which each 25-minute station encompasses four components: history and physical examination, investigation interpretation, diagnosis and treatment discussion with the patient, and a structured oral examination (SOE). A six-station Patient Assessment and Management Examination was administered to 21 senior surgery residents. Surgeons marked each station with global rating scales and, in addition, provided an end-of-station overall global assessment of performance. A "gold-standard" examination pass-or-fail decision was determined through videotape review of each candidate's performance across six stations by two blinded surgeons. Multiple linear regression analysis was used to determine which components were associated with the end-of-station overall global assessments. Multivariable logistic regression was used to determine which components were associated with the final "gold-standard" pass-or-fail assessment. RESULTS: The only component notably (p < 0.005) associated with end-of-station global assessment for all six stations was the SOE. Mean SOE score was the only notable independent variable associated with the gold-standard pass-or-fail decision (R(2) = 0.63, p < 0.001). CONCLUSIONS: Performance on the SOE section of a multicompetency examination is markedly associated with the final determination of competency. These results have implications for the design and implementation of comprehensive specialty-level assessments.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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