Rater Training in Medical Education: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing focus in medical education on trainee evaluation. Often, reliability and other psychometric properties of evaluations fall below expected standards. Rater training, a process whereby raters undergo instruction on how to consistently evaluate trainees and produce reliable and accurate scores, has been suggested to improve rater performance within behavioral sciences. A scoping literature review was undertaken to examine the effect of rater training in medical education and address the question: "Does rater training improve performance attending physician evaluations of medical trainees?" Two independent reviewers searched PubMed®, MEDLINE®, EMBASE™, the Cochrane Library, CINAHL®, ERIC™, and PsycInfo® databases and identified all prospective studies examining the effect of rater training on physician evaluations of medical trainees. Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) and Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) checklists were used to assess quality. Fourteen prospective studies met the inclusion criteria. All had heterogeneity in design, type of rater training, and measured outcomes. Pooled analysis was not performed. Four studies examined rater training used to assess technical skills; none identified a positive effect. Ten studies assessed its use to evaluate non-technical skills: six demonstrated no effect, while four showed a positive effect. The overall quality of studies was poor to moderate. Rater training in medical education literature is heterogeneous, limited, and describes minimal improvement on the psychometric properties of trainee evaluations when implemented. Further research is required to assess rater training's efficacy in medical education.
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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 | 0,075 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».