Examining Accuracy of Self-Assessment of In-Training Examination Performance in a Context of Guided Self-Assessment.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In our family medicine residency program, we have established a culture of guided self-assessment through a systematic approach of direct observation of residents and documentation of formative feedback. We have observed that our residents have become more accurate in self-assessing their clinical performance. The objective of this study was to examine whether this improved accuracy extended to residents' self-assessment of their medical knowledge and clinical reasoning on the In-Training Examination (ITE). METHODS: In November each year, residents in their first (PGY1) and second (PGY2) years of residency take the ITE (240 multiple-choice questions). Immediately before and right after taking the ITE, residents complete a questionnaire, self-assessing their knowledge and predicting their performances, overall and in eight high-level domains. Consented data from residents who took the ITE in 2009-2015 (n=380, 60% participation rate) were used in the Generalized Estimating Equations analyses. RESULTS: PGY2 residents outperformed PGY1 residents; Canadian medical graduates consistently outperformed international medical graduates; urban and rural residents performed similarly overall. Residents' pre-post self-assessments were in line with residents' actual performance on the overall examination and in the domains of Adult Medicine and Care of Surgical Patients. The underperforming residents in this study accurately predicted both pre- and post-ITE that they would perform poorly. CONCLUSION: Our findings suggest that the ITE operates well in our program. There was a tendency among residents in this study to appropriately adjust their self-assessment of their overall performance after completing the ITE. Irrespective of the residency year, resident self-assessment was less accurate on individual domains.
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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 | 0,013 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».