National Internal Medicine Milestone Ratings: Validity Evidence From Longitudinal Three-Year Follow-up
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate validity evidence for internal medicine milestone ratings across programs for three resident cohorts by quantifying "not assessable" ratings; reporting mean longitudinal milestone ratings for individual residents; and correlating medical knowledge ratings across training years with certification examination scores to determine predictive validity of milestone ratings for certification outcomes. METHOD: This retrospective study examined milestone ratings for postgraduate year (PGY) 1-3 residents in U.S. internal medicine residency programs. Data sources included milestone ratings, program characteristics, and certification examination scores. RESULTS: Among 35,217 participants, there was a decreased percentage with "not assessable" ratings across years: 1,566 (22.5%) PGY1s in 2013-2014 versus 1,219 (16.6%) in 2015-2016 (P = .01), and 342 (5.1%) PGY3s in 2013-2014 versus 177 (2.6%) in 2015-2016 (P = .04). For individual residents with three years of ratings, mean milestone ratings increased from around 3 (behaviors of an early learner or advancing resident) in PGY1 (ranging from a mean of 2.73 to 3.19 across subcompetencies) to around 4 (ready for unsupervised practice) in PGY3 (mean of 4.00 to 4.22 across subcompetencies, P < .001 for all subcompetencies). For each increase of 0.5 units in two medical knowledge (MK1, MK2) subcompetency ratings, the difference in examination scores for PGY3s was 19.5 points for MK1 (P < .001) and 19.0 for MK2 (P < .001). CONCLUSIONS: These findings provide evidence of validity of the milestones by showing how training programs have applied them over time and how milestones predict other training outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».