Passing a Technical Skills Examination in the First Year of Surgical Residency Can Predict Future Performance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The ability of an assessment to predict performance would be of major benefit to residency programs, allowing for early identification of residents at risk. Objective We sought to establish whether passing the Objective Structured Assessment of Technical Skills (OSATS) examination in postgraduate year 1 (PGY-1) predicts future performance. Methods Between 2002 and 2012, 133 PGY-1 surgery residents at the University of Toronto (Toronto, Ontario, Canada) completed an 8-station, simulated OSATS examination as a component of training. With recently set passing scores, residents were assigned a pass/fail status using 3 standards setting methods (contrasting groups, borderline group, and borderline regression). Future in-training performance was compared between residents who had passed and those who failed the OSATS, using in-training evaluation reports from resident files. A Mann-Whitney U test compared performance among groups at PGY-2 and PGY-4 levels. Results Residents who passed the OSATS examination outperformed those who failed, when compared during PGY-2 across all 3 standard setting methodologies (P < .05). During PGY-4, only the contrasting groups method showed a significant difference (P < .05). Conclusions We found that PGY-1 surgical resident pass/fail status on a technical skills examination was associated with future performance on in-training evaluation reports in later years. This provides validity evidence for the current PGY-1 pass/fail score, and suggests that this technical skills examination may be used to predict performance and to identify residents who require remediation.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».