A construct validity study of clinical competence: A multitrait multimethod matrix approach
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The purpose of the study was to adduce evidence for estimating the construct validity of clinical competence measured through assessment instruments used for high-stakes examinations. METHODS: Thirty-nine international physicians (mean age = 41 + 6.5 y) participated in high-stakes examination and 3-month supervised clinical practice to determine the practice readiness of physicians. Three traits-doctor-patient relationship, clinical competence, and communication skills-were assessed with objective structured clinical examinations, in-training evaluation reports, and clinical assessments. These traits were intercorrelated in a multitrait multimethod matrix (MTMM). RESULTS: The reliability of assessments ranged from moderate to high (Cronbach's alpha: 0.58-0.98; Ep(2) = 0.79). There is evidence for both convergent and divergent validity for clinical competence, followed by doctor-patient relationships, and communications (validity coefficients = 0.12-0.85). The correlations between the same methods but different traits indicate that there is substantial method specificity in the assessment accounting for nearly one-quarter of the variance (23.7%). DISCUSSION: There is evidence for the construct validity of all 3 traits across 3 methods. The MTMM approach, currently underutilized, could be used to estimate the degree of evidence for validating complex constructs, such as clinical competence.
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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 | 0,024 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».