Family medicine resident OSCEs: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Family Medicine trainees are often assessed in Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs). The purpose of this survey is to document the quality in terms of psychometrics and standard setting of OSCEs as used in Family Practice (FP)/General Practice (GP) training programs. METHODS: Nine electronic data bases were searched from inception to December 2015 and included articles were searched in the PubMed single citation matcher. Two authors independently assessed all titles/abstracts/full texts and abstracted data. Articles were searched for OSCEs used for performance assessment of FP/GP trainees. RESULTS: Twenty-one studies were identified which met our criteria published between 1987 and 2014. Content validity was reported in 18, construct validity in nine, and criterion (concurrent and/or predictive) validity in five. Five articles considered the consequences of testing. Internal reliability was reported by 12 studies, inter-rater reliability by seven, generalisability by four. Nine set pass-fail standards of which four were by criterion standards. In addition, we tabulated sources of validity and reliability as with particular reference to medical education. CONCLUSIONS: We found few articles which vigorously provided evidence of validity and reliability. Standard-setting, when done, was normative in all high stakes exams. OSCEs used for formative purposes had lower psychometric standards.
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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 | 0,010 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».