Development, administration, and validity evidence of a subspecialty preparatory test toward licensure: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trainees in medical subspecialties lack validated assessment scores that can be used to prepare for their licensing examination. This paper presents the development, administration, and validity evidence of a constructed-response preparatory test (CRPT) administered to meet the needs of nephrology trainees. METHODS: Learning objectives from the licensing examination were used to develop a test blueprint for the preparatory test. Messick's unified validity framework was used to gather validity evidence for content, response process, internal structure, relations to other variables, and consequences. Questionnaires were used to gather data on the trainees' perception of examination preparedness, item clarity, and curriculum adequacy. RESULTS: There were 10 trainees and 5 faculty volunteers who took the test. The majority of trainees passed the constructed-response preparatory test. However, many scored poorly on items assessing renal pathology and physiology knowledge. We gathered the following five sources of validity evidence: (1) Content: CRPT mapped to the licensing examination blueprint, with items demonstrating clarity and range of difficulty; (2) Response process: moderate rater agreement (intraclass correlation = .58); (3) Internal structure: sufficient reliability based on generalizability theory (G-coefficient = .76 and Φ-coefficient = .53); (4) Relations to other variables: CRPT scores reflected years of exposure in nephrology and clinical practice; (5) Consequences: post-assessment survey revealed that none of the test takers felt "poorly prepared" for the upcoming summative examination and that their studying would increase in duration and be adapted in terms of content focus. CONCLUSIONS: Preparatory tests using constructed response items mapped to licensure examination blueprint can be developed and used at local program settings to help prepare learners for subspecialty licensure examinations. The CRPT and questionnaire data identified shortcomings of the nephrology training program curriculum. Following the preparatory test, trainees expressed an improved sense of preparedness for their licensing examination.
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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 | 0,099 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».