Using In-Training Evaluation Report (ITER) Qualitative Comments to Assess Medical Students and Residents: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In-training evaluation reports (ITERs) constitute an integral component of medical student and postgraduate physician trainee (resident) assessment. ITER narrative comments have received less attention than the numeric scores. The authors sought both to determine what validity evidence informs the use of narrative comments from ITERs for assessing medical students and residents and to identify evidence gaps. METHOD: Reviewers searched for relevant English-language studies in MEDLINE, EMBASE, Scopus, and ERIC (last search June 5, 2015), and in reference lists and author files. They included all original studies that evaluated ITERs for qualitative assessment of medical students and residents. Working in duplicate, they selected articles for inclusion, evaluated quality, and abstracted information on validity evidence using Kane's framework (inferences of scoring, generalization, extrapolation, and implications). RESULTS: Of 777 potential articles, 22 met inclusion criteria. The scoring inference is supported by studies showing that rich narratives are possible, that changing the prompt can stimulate more robust narratives, and that comments vary by context. Generalization is supported by studies showing that narratives reach thematic saturation and that analysts make consistent judgments. Extrapolation is supported by favorable relationships between ITER narratives and numeric scores from ITERs and non-ITER performance measures, and by studies confirming that narratives reflect constructs deemed important in clinical work. Evidence supporting implications is scant. CONCLUSIONS: The use of ITER narratives for trainee assessment is generally supported, except that evidence is lacking for implications and decisions. Future research should seek to confirm implicit assumptions and evaluate the impact of decisions.
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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 | 0,187 | 0,484 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».