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Enregistrement W2165166892 · doi:10.1002/chp.20076

Poorly performing physicians: Does the script concordance test detect bad clinical reasoning? *

2010· article· en· W2165166892 sur OpenAlexaffabout
François Goulet, André Jacques, Robert Gagnon, Bernard Charlin, Abdo Shabah

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentrale des Syndicats du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceCronbach's alphaIntraclass correlationKappaCompetence (human resources)MedicineCohen's kappaClinical psychologyFamily medicinePsychologyPsychometricsInternal medicineStatisticsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Evaluation of poorly performing physicians is a worldwide concern for licensing bodies. The Collège des Médecins du Québec currently assesses the clinical competence of physicians previously identified with potential clinical competence difficulties through a day-long procedure called the Structured Oral Interview (SOI). Two peer physicians produce a qualitative report. In view of remediation activities and the potential for legal consequences, more information on the clinical reasoning process (CRP) and quantitative data on the quality of that process is needed. This study examines the Script Concordance Test (SCT), a tool that provides a standardized and objective measure of a specific dimension of CRP, clinical data interpretation (CDI), to determine whether it could be useful in that endeavor. METHODS: Over a 2-year period, 20 family physicians took, in addition to the SOI, a 1-hour paper-and-pencil SCT. Three evaluators, blind as to the purpose of the experiment, retrospectively reviewed SOI reports and were asked to estimate clinical reasoning quality. Subjects were classified into 2 groups (below and above median of the score distribution) for the 2 assessment methods. Agreement between classifications is estimated with the use of the Kappa coefficient. RESULTS: Intraclass correlation for SOI was 0.89. Cronbach alpha coefficient for the SCT was 0.90. Agreement between methods was found for 13 participants (Kappa: 0.30, P = 0.18), but 7 out of 20 participants were classified differently in both methods. All participants but 1 had SCT scores below 2 SD of panel mean, thus indicating serious deficiencies in CDI. DISCUSSION: The finding that the majority of the referred group did so poorly on CDI tasks has great interest for assessment as well as for remediation. In remediation of prescribing skills, adding SCT to SOI is useful for assessment of cognitive reasoning in poorly performing physicians. The structured oral interview should be improved with more precise reporting by those who assess the clinical reasoning process of examinees, and caution is recommended in interpreting SCT scores; they reflect only a part of the reasoning process.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,411 · 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

Citations33
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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