How Consistent Is Competent? Examining Variance in Psychomotor Skills Assessment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Direct assessment of trainee performance across time is a core tenet of competency-based medical education. Unlike variability of psychomotor skills across levels of expertise, performance variability exhibited by a particular trainee across time remains unexplored. The goal of this study was to document the consistency of individual surgeons' technical skill performance. METHOD: A secondary analysis of assessment data (collected in 2010-2012, originally published in 2015) generated by a prospective cohort of participants at Montreal Children's Hospital with differing levels of expertise was conducted in 2017. Trained raters scored blinded recordings of a myringotomy and tube insertion performed 4 times by junior and senior residents and attending surgeons over a 6-month period using a previously reported assessment tool. Descriptive exploratory analyses and univariate comparison of standard deviations (SDs) were conducted to document variability within individuals across time and across training levels. RESULTS: Thirty-six assessments from 9 participants were analyzed. The SD of scores for junior residents was highly variable (5.8 out of a scale of 30 compared with 1.8 for both senior residents and attendings [F(2,19) = 5.68, P < 0.05]). For a given individual, the range of scores was twice as large for junior residents than for senior residents and attendings. CONCLUSIONS: Surgical residents may display highly variable performances across time, and individual variability appears to decrease with increasing expertise. Operative skill variability could be underrepresented in direct observation assessment; emphasis on an adequate amount of repetitive evaluations for junior residents may be needed to support judgments of competence or entrustment.
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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 | 0,014 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».