MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3022658701 · doi:10.2196/15444

An Objective Structured Clinical Examination for Medical Student Radiology Clerkships: Reproducibility Study

2020· article· en· W3022658701 sur OpenAlexvenueno aff
Pedro V. Staziaki, Rutuparna Sarangi, Ujas Parikh, Jeffrey Brooks, Christina A. LeBedis, Kitt Shaffer

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationObjective structured clinical examinationGrading (engineering)MedicineReproducibilityMedical physicsPhysical examinationRadiologyMedical educationPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Objective structured clinical examinations (OSCEs) are a useful method to evaluate medical students' performance in the clerkship years. OSCEs are designed to assess skills and knowledge in a standardized clinical setting and through use of a preset standard grading sheet, so that clinical knowledge can be evaluated at a high level and in a reproducible way. OBJECTIVE: This study aimed to present our OSCE assessment tool designed specifically for radiology clerkship medical students, which we called the objective structured radiology examination (OSRE), with the intent to advance the assessment of clerkship medical students by providing an objective, structured, reproducible, and low-cost method to evaluate medical students' radiology knowledge and the reproducibility of this assessment tool. METHODS: We designed 9 different OSRE cases for radiology clerkship classes with participating third- and fourth-year medical students. Each examination comprises 1 to 3 images, a clinical scenario, and structured questions, along with a standardized scoring sheet that allows for an objective and low-cost assessment. Each medical student completed 3 of 9 random examination cases during their rotation. To evaluate for reproducibility of our scoring sheet assessment tool, we used 5 examiners to grade the same students. Reproducibility for each case and consistency for each grader were assessed with a two-way mixed effects intraclass correlation coefficient (ICC). An ICC below 0.4 was deemed poor to fair, an ICC of 0.41 to 0.60 was moderate, an ICC of 0.6 to 0.8 was substantial, and an ICC greater than 0.8 was almost perfect. We also assessed the correlation of scores and the students' clinical experience with a linear regression model and compared mean grades between third- and fourth-year students. RESULTS: A total of 181 students (156 third- and 25 fourth-year students) were included in the study for a full academic year. Moreover, 6 of 9 cases demonstrated average ICCs more than 0.6 (substantial correlation), and the average ICCs ranged from 0.36 to 0.80 (P<.001 for all the cases). The average ICC for each grader was more than 0.60 (substantial correlation). The average grade among the third-year students was 11.9 (SD 4.9), compared with 12.8 (SD 5) among the fourth-year students (P=.005). There was no correlation between clinical experience and OSRE grade (-0.02; P=.48), adjusting for the medical school year. CONCLUSIONS: Our OSRE is a reproducible assessment tool with most of our OSRE cases showing substantial correlation, except for 3 cases. No expertise in radiology is needed to grade these examinations using our scoring sheet. There was no correlation between scores and the clinical experience of the medical students tested.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,447 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Medical EducationMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207