OSCE performance among Quebec urology residents: A retrospective study from 2008–2019
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to compare objective structured clinical examinations (OSCE) performance of residents from four Canadian urology programs, based on resident and station characteristics. We also aimed to evaluate OSCE contents by station type and subspecialty. METHODS: Scores of 109 postgraduate year (PGY)-3 to PGY-5 residents were retrospectively reviewed from 19 OSCEs from May 2008 to February 2019. Scores were grouped by station type/subspecialty, PGY level, medical graduate type (Canadian medical graduate [CMG], international medical graduate [IMG]), sex, and choice of fellowship/practice. Linear mixed modelling was performed to obtain least square means to account for repeated measures. RESULTS: Score increases from PGY-3 to PGY-5 were significant for all station types and subspecialties (p≤0.001). Scores were similar between male and female residents, and between CMGs and IMGs, except in visual recognition examinations (VREs) (males: 44.3±1.0, females: 39.0±1.6, p=0.005; IMG: 47.3±1.7, CMG: 41.6±0.9, p=0.004). Relative to uro-oncology stations, scores were lower in andrology (p=0.010) and functional urology (p<0.001). More female residents chose pediatric (14.3% vs. 1.5%, p=0.024) and functional urology fellowships (17.9% vs. 2.9%, p=0.021). More male residents chose endourology/robotic fellowships (30.9% vs. 10.7%, p=0.042). No associations between subspecialty scores and choice of fellowship/practice were found. Oral stations and VREs were more frequent than telephone stations. Uro-oncology and pediatric urology were more frequent than other subspecialties. CONCLUSIONS: Scores improved with higher PGY level. IMGs and male residents scored better in VREs. Scores were lower in functional urology. There was no correlation between subspecialty score and choice of fellowship/practice. Subspecialties and forms of evaluation were not equally represented.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».