Validity evidence as a key marker of quality of technical skill assessment in OTL–HNS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Quality monitoring of assessment practices should be a priority in all residency programs. Validity evidence is one of the main hallmarks of assessment quality and should be collected to support the interpretation and use of assessment data. Our objective was to identify, synthesize, and present the validity evidence reported supporting different technical skill assessment tools in otolaryngology-head and neck surgery (OTL-HNS). METHODS: We performed a secondary analysis of data generated through a systematic review of all published tools for assessing technical skills in OTL-HNS (n = 16). For each tool, we coded validity evidence according to the five types of evidence described by the American Educational Research Association's interpretation of Messick's validity framework. Descriptive statistical analyses were conducted. RESULTS: All 16 tools included in our analysis were supported by internal structure and relationship to variables validity evidence. Eleven articles presented evidence supporting content. Response process was discussed only in one article, and no study reported on evidence exploring consequences. CONCLUSION: We present the validity evidence reported for 16 rater-based tools that could be used for work-based assessment of OTL-HNS residents in the operating room. The articles included in our review were consistently deficient in evidence for response process and consequences. Rater-based assessment tools that support high-stakes decisions that impact the learner and programs should include several sources of validity evidence. Thus, use of any assessment should be done with careful consideration of the context-specific validity evidence supporting score interpretation, and we encourage deliberate continual assessment quality-monitoring. LEVEL OF EVIDENCE: NA. Laryngoscope, 128:2296-2300, 2018.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».