In-training evaluation using hand-held computerized clinical work sampling strategies in radiology residency.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The in-training evaluation and final in-training evaluation are the mainstay format for evaluation summaries in Canadian residency training programs. This study investigates the feasibility of a clinical work sampling (CWS) approach to evaluation in radiology residency, with the aid of personal hand-held computing devices METHODS: This study was conducted over a 1-year period with 14 radiology residents spanning 4 postgraduate years. Residents were provided with a hand-held device to enter evaluation data, with entries assessing 9 categories of resident performance. Results from the CWS entries were compared with standard in-training evaluations completed at the end of the residents' rotations, as well as with an established annual objective evaluation tool. RESULTS: The overall reliability of the CWS approach according to the observed 7 forms per resident was 0.62, suggesting that a minimum of 20 forms would be required to achieve a reliability of 0.80. For the in-training evaluation report (ITER), internal consistency was 0.98, reflecting very high correlations between categories and indicating that the individual categories are not discriminating. Correlation across rotations was 0.36, which is low for summative evaluation. Correlation between the 2 measures was 0.47 (P = 0.09); neither measure was correlated with the American College of Radiology evaluation. CONCLUSION: The CWS strategy is feasible for adaptation to radiology residency, although compliance with voluntary entries was less than expected. It is not clear whether this reflects the additional burden of using the hand-held device, the fact that entries were voluntary rather than mandatory, or the many demands on both residents and evaluators. The added potential of this evaluation format includes the opportunity to discuss performance at the time of data entry, rather than resorting to the usual end-of-rotation evaluation. Nevertheless, the study has shown that the ITER remains only of marginal value for summative evaluation; the addition of the CWS would require at least 20 forms for acceptable reliability and might not justify the additional cost and complexity.
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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 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».