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Enregistrement W2619259536 · doi:10.1097/acm.0000000000001743

Mixed Messages or Miscommunication? Investigating the Relationship Between Assessors’ Workplace-Based Assessment Scores and Written Comments

2017· article· en· W2619259536 sur OpenAlexaff
Stefanie S. Sebok‐Syer, Don A. Klinger, Jonathan Sherbino, Teresa M. Chan

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistCompetence (human resources)PsychologyMedical educationNarrativeApplied psychologyTask (project management)MEDLINEClinical psychologySocial psychologyMedicineCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The shift toward broader, programmatic assessment has revolutionized the approaches that many take in assessing medical competence. To understand the association between quantitative and qualitative evaluations, the authors explored the relationships that exist among assessors' checklist scores, task ratings, global ratings, and written comments. METHOD: The authors collected and analyzed, using regression analyses, data from the McMaster Modular Assessment Program. The data were from emergency medicine residents in their first or second year of postgraduate training from 2012 through 2014. Additionally, using content analysis, the authors analyzed narrative comments corresponding to the "done" and "done, but needs attention" checklist score options. RESULTS: The regression analyses revealed that the task ratings, provided by faculty assessors, are associated with the use of the "done, but needs attention" checklist score option. Analyses also identified that the "done, but needs attention" option is associated with a narrative comment that is balanced, providing both strengths and areas for improvement. Analysis of qualitative comments revealed differences in the type of comments provided to higher- and lower-performing residents. CONCLUSIONS: This study highlights some of the relationships that exist among checklist scores, rating scales, and written comments. The findings highlight that task ratings are associated with checklist options while global ratings are not. Furthermore, analysis of written comments supports the notion of a "hidden code" used to communicate assessors' evaluation of medical competence, especially when communicating areas for improvement or concern. This study has implications for how individuals should interpret information obtained from qualitative assessments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,602
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,602
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,238
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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