Comparing the traditional and Multiple Mini Interviews in the selection of post-graduate medical trainees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The traditional, panel style interview and the multiple mini interview (MMI) are two options to use in the selection of medical trainees with each interview format having inherent advantages and disadvantages. Our aim was to compare the traditional and MMI on the same cohort of postgraduate applicants to the Department of Otolaryngology - Head & Neck Surgery at the University of Toronto. METHOD: Twenty-seven applicants from the 2010 Canadian Residency Matching Service selected for interview at the University of Toronto, Department of Otolaryngology - Head & Neck Surgery were included in the study. Each applicant participated in both a traditional interview and MMI. RESULTS: Traditional interviews marked out of a total maximum score of 570. On the traditional interview, scores ranged from 397-543.5 (69.6 - 95.3%), the mean was 460.2. The MMI maximum score was out of 180. MMI scores ranged from 93 - 146 (51.7 - 81.1%) with a mean of 114.8. Traditional interview total scores were plotted against MMI total scores. Scores correlated reasonably well, Pearson Correlation = 0.315 and is statistically significant at p = 0.001. Inter-interview reliability for the two interview methods was 0.038, with poor overall agreement 0.07%. CONCLUSIONS: MMI and traditional interview scores are correlated but do not reliably lead to the same rank order. We have demonstrated that these two interview formats measure different characteristics. One format may also be less reliable leading to greater variation in final rank. Further validation research is certainly required.
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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 | 0,026 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».