Are rating scales really better than checklists for measuring increasing levels of expertise?
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is a doctrine that OSCE checklists are not sensitive to increasing levels of expertise whereas rating scales are. This claim is based primarily on a study that used two psychiatry stations and it is not clear to what degree the finding generalizes to other clinical contexts. The purpose of our study was to reexamine the relationship between increasing training and scoring instruments within an OSCE.Approach: A 9-station OSCE progress test was administered to Internal Medicine residents in post-graduate years (PGY) 1–4. Residents were scored using checklists and rating scales. Standard scores from three administrations (27 stations) were analyzed.Findings: Only one station produced a result in which checklist scores did not increase as a function of training level, but the rating scales did. For 13 stations, scores increased as a function of PGY equally for both checklists and rating scales.Conclusion: Checklist scores were as sensitive to the level of training as rating scales for most stations, suggesting that checklists can capture increasing levels of expertise. The choice of which measure is used should be based on the purpose of the examination and not on a belief that one measure can better capture increases in expertise.
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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 | 0,002 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».