The Hidden Value of Narrative Comments for Assessment: A Quantitative Reliability Analysis of Qualitative Data
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In-training evaluation reports (ITERs) are ubiquitous in internal medicine (IM) residency. Written comments can provide a rich data source, yet are often overlooked. This study determined the reliability of using variable amounts of commentary to discriminate between residents. METHOD: ITER comments from two cohorts of PGY-1s in IM at the University of Toronto (graduating 2010 and 2011; n = 46-48) were put into sets containing 15 to 16 residents. Parallel sets were created: one with comments from the full year and one with comments from only the first three assessments. Each set was rank-ordered by four internists external to the program between April 2014 and May 2015 (n = 24). Generalizability analyses and a decision study were performed. RESULTS: For the full year of comments, reliability coefficients averaged across four rankers were G = 0.85 and G = 0.91 for the two cohorts. For a single ranker, G = 0.60 and G = 0.73. Using only the first three assessments, reliabilities remained high at G = 0.66 and G = 0.60 for a single ranker. In a decision study, if two internists ranked the first three assessments, reliability would be G = 0.80 and G = 0.75 for the two cohorts. CONCLUSIONS: Using written comments to discriminate between residents can be extremely reliable even after only several reports are collected. This suggests a way to identify residents early on who may require attention. These findings contribute evidence to support the validity argument for using qualitative data for assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».