Combination of different clinical reasoning tests in a national exam.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinical reasoning as a critical and high level of clinical competency should be acquired during medical education, and medical educators should attempt to assess this ability in medical students. Nowadays, there are several ways to evaluate medical students' clinical reasoning ability in different countries worldwide. There are some well-known clinical reasoning tests such as Key Feature (KF), Clinical Reasoning Problem (CRP), Script Concordance Test (SCT), and Comprehensive Integrative Puzzle (CIP). Each of these tests has its advantages and disadvantages. In this study, we evaluated the reliability of combination of clinical reasoning tests SCT, KF, CIP, and CRP in one national exam and the correlation between the subtest scores of these tests together with the total score of the exam. METHODS: In this cross sectional study, a total number of 339 high ranked medical students from 60 medical schools in Iran participated in a national exam named "Medical Olympiad". The ninth Medical Olympiad was held in Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran, under the direct supervision of the Ministry of Health and Medical Education in summer 2017. The expert group designed a combination of four types of clinical reasoning tests to assess both analytical and non-analytical clinical reasoning. Mean scores of SCT, CRP, KF, and CIP were measured using descriptive statistics. Reliability was calculated for each test and the combination of tests using Cronbach's alpha. Spearman's correlation coefficient was used to evaluate the correlation between the score of each subtest and the total score. SPSS version 21 was used for data analysis and the level of significance was considered <0.05. RESULTS: The reliability of the combination of tests was 0.815. The reliability of KF was 0.81 and 0.76, 0.80, and 0.92 for SCT, CRP, and CIP, respectively. The mean total score was 169.921±41.54 from 240. All correlations between each clinical reasoning test and total score were significant (P<0.001). The highest correlation (0.887) was seen between CIP score and total score. CONCLUSION: The study showed that combining different clinical reasoning tests can be a reliable way of measuring this ability.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».