Characterizing the literature on validity and assessment in medical education: a bibliometric study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Assessment in Medical Education fills many roles and is under constant scrutiny. Assessments must be of good quality, and supported by validity evidence. Given the high-stakes consequences of assessment, and the many audiences within medical education (e. g., training level, specialty-specific), we set out to document the breadth, scope, and characteristics of the literature reporting on validation of assessments within medical education. METHOD: Searches in Medline (Ovid), Web of Science, ERIC, EMBASE (Ovid), and PsycINFO (Ovid) identified articles reporting on assessment of learners in medical education published since 1999. Included articles were coded for geographic origin, journal, journal category, targeted assessment, and authors. A map of collaborations between prolific authors was generated. RESULTS: A total of 2,863 articles were included. The majority of articles were from the United States, with Canada producing the most articles per medical school. Most articles were published in journals with medical categorizations (73.1% of articles), but Medical Education was the most represented journal (7.4% of articles). Articles reported on a variety of assessment tools and approaches, and 89 prolific authors were identified, with a total of 228 collaborative links. DISCUSSION: Literature reporting on validation of assessments in medical education is heterogeneous. Literature is produced by a broad array of authors and collaborative networks, reported to a broad audience, and is primarily generated in North American and European contexts. Our findings speak to the heterogeneity of the medical education literature on assessment validation, and suggest that this heterogeneity may stem, at least in part, from differences in constructs measured, assessment purposes, or conceptualizations of validity.
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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 | 0,078 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,193 | 0,191 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».