Effect of rater training on the reliability of technical skill assessments: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rater training improves the reliability of observational assessment tools but has not been well studied for technical skills. This study assessed whether rater training could improve the reliability of technical skill assessment. METHODS: Academic and community surgeons in Royal College of Physicians and Surgeons of Canada surgical subspecialties were randomly allocated to either rater training (7-minute video incorporating frame-of-reference training elements) or no training. Participants then assessed trainees performing a suturing and knot-tying task using 3 assessment tools: a visual analogue scale, a task-specific checklist and a modified version of the Objective Structured Assessment of Technical Skill global rating scale (GRS). We measured interrater reliability (IRR) using intraclass correlation type 2. RESULTS: There were 24 surgeons in the training group and 23 in the no-training group. Mean assessment tool scores were not significantly different between the 2 groups. The training group had higher IRR than the no-training group on the visual analogue scale (0.71 v. 0.46), task-specific checklist (0.46 v. 0.33) and GRS (0.71 v. 0.61). However, confidence intervals were wide and overlapping for all 3 tools. CONCLUSION: For education purposes, the reliability of the visual analogue scale and GRS would be considered "good" for the training group but "moderate" for the no-training group. However, a significant difference in IRR was not shown, and reliability remained below the desired level of 0.8 for high-stakes testing. Training did not significantly improve assessment tool reliability. Although rater training may represent a way to improve reliability, further study is needed to determine effective training methods.
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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 | 0,016 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».