How to set the bar in competency-based medical education: standard setting after an Objective Structured Clinical Examination (OSCE)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goal of the Objective Structured Clinical Examination (OSCE) in Competency-based Medical Education (CBME) is to establish a minimal level of competence. The purpose of this study was to 1) to determine the credibility and acceptability of the modified Angoff method of standard setting in the setting of CBME, using the Borderline Group (BG) method and the Borderline Regression (BLR) method as a reference standard; 2) to determine if it is feasible to set different standards for junior and senior residents, and 3) to determine the desired characteristics of the judges applying the modified Angoff method. METHODS: The results of a previous OSCE study (21 junior residents, 18 senior residents, and six fellows) were used. Three groups of judges performed the modified Angoff method for both junior and senior residents: 1) sports medicine surgeons, 2) non-sports medicine orthopedic surgeons, and 3) sports fellows. Judges defined a borderline resident as a resident performing at a level between competent and a novice at each station. For each checklist item, the judges answered yes or no for "will the borderline/advanced beginner examinee respond correctly to this item?" The pass mark was calculated by averaging the scores. This pass mark was compared to that created using both the BG and the BLR methods. RESULTS: A paired t-test showed that all examiner groups expected senior residents to get significantly higher percentage of checklist items correct compared to junior residents (all stations p < 0.001). There were no significant differences due to judge type. For senior residents, there were no significant differences between the cut scores determined by the modified Angoff method and the BG/BLR method. For junior residents, the cut scores determined by the modified Angoff method were lower than the cut scores determined by the BG/BLR Method (all p < 0.01). CONCLUSION: The results of this study show that the modified Angoff method is an acceptable method of setting different pass marks for senior and junior residents. The use of this method enables both senior and junior residents to sit the same OSCE, preferable in the regular assessment environment of CBME.
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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 | 0,090 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».