Using the Readiness for Clerkship and Residency Surveys to Evaluate the Effectiveness of Four MD Programs: A Cross-Institutional Generalizability Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The importance of confidence for learning and performance makes learners' perceptions of readiness for the next level of training valuable indicators of curricular success. The "Readiness for Clerkship" (RfC) and "Readiness for Residency" (RfR) surveys have been shown to provide reliable ratings of the relative effectiveness of various aspects of training. This study examines the generalizability of those results. METHOD: Surveys were administered at four medical schools approximately four months after the start of clerkship and eight months after the start of residency during 2013-2015. Collected data were anonymized. A total of 647 medical students and 483 residents participated. RESULTS: Reliabilities of G = 0.8 could be obtained with only 6 to 12 medical students and 8 to 15 residents. Within MD programs, no meaningful differences in item ratings were observed across cohorts. Residents in each school consistently rated themselves higher than clerks on the majority of Medical Expert and Communicator competencies common to both surveys. Similar strengths and weaknesses were identified across programs, but differences were observed on five clerkship items and one residency item. CONCLUSIONS: Across four MD programs, the RfC and RfR surveys provided reliable ratings of the relative effectiveness of aspects of training with small numbers of respondents. The capacity of these surveys to efficiently identify perceived strengths and weaknesses held by cohorts of learners may, thereby, facilitate program improvement.
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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 | 0,035 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».