Validity Evidence for a Brief Online Key Features Examination in the Internal Medicine Clerkship
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Medical educators use key features examinations (KFEs) to assess clinical decision making in many countries, but not in U.S. medical schools. The authors developed an online KFE to assess third-year medical students' decision-making abilities during internal medicine (IM) clerkships in the United States. They used Messick's unified validity framework to gather validity evidence regarding response process, internal structure, and relationship to other variables. METHOD: From February 2012 through January 2013, 759 students (at eight U.S. medical schools) had 75 minutes to complete one of four KFE forms during their IM clerkship. They also completed a survey regarding their experiences. The authors performed item analyses and generalizability studies, comparing KFE scores with prior clinical experience and National Board of Medical Examiners Subject Examination (NBME-SE) scores. RESULTS: Five hundred fifteen (67.9%) students consented to participate. Across KFE forms, mean scores ranged from 54.6% to 60.3% (standard deviation 8.4-9.6%), and Phi-coefficients ranged from 0.36 to 0.52. Adding five cases to the most reliable form would increase the Phi-coefficient to 0.59. Removing the least discriminating case from the two most reliable forms would increase the alpha coefficient to, respectively, 0.58 and 0.57. The main source of variance came from the interaction of students (nested in schools) and cases. Correlation between KFE and NBME-SE scores ranged from 0.24 to 0.47 (P < .01). CONCLUSIONS: These results provide strong evidence for response-process and relationship-to-other-variables validity and moderate internal structure validity for using a KFE to complement other assessments in U.S. IM clerkships.
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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 | 0,096 | 0,327 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».