Value of General Medical Knowledge Examinations in Performance Assessment of Practicing Physicians With Potential Competence and Performance Deficiencies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Problems with a physician's performance may arise at any point during their career. As such, there is a need for effective, valid tools and processes to accurately assess and identify deficiencies in competence or performance. Although scores on multiple-choice questions have been shown to be predictive of some aspects of physician performance in practicing physicians, their relationship to overall clinical competence is somewhat uncertain particularly after the first 10 years of practice. As such, the purpose of this study was to examine how a general medical knowledge multiple-choice question examination is associated with a comprehensive assessment of competence and performance in experienced practicing physicians with potential competence and performance deficiencies. METHODS: The study included 233 physicians, of varying specialties, assessed by the University of California, San Diego Physician Assessment and Clinical Education Program (PACE), between 2008 and 2012, who completed the Post-Licensure Assessment System Mechanisms of Disease (MoD) examination. Logistic regression determined if the examination score significantly predicted passing assessment outcome after correcting for gender, international medical graduate status, certification status, and age. RESULTS: Most physicians (89.7%) received an overall passing assessment outcome on the PACE assessment. The mean MoD score was 66.9% correct, with a median of 68.0%. Logistic regression (P = .038) was significant in indicating that physicians with higher MoD examination scores had an increased likelihood of achieving a passing assessment outcome (odds ratio = 1.057). DISCUSSION: Physician MoD scores are significant predictors of overall physician competence and performance as evaluated by PACE assessment.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».