Comparing Standard Setting Methods for Objective Structured Clinical Examinations in a Caribbean Medical School
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: OSCE are widely used for assessing clinical skills training in medical schools. Use of traditional pass fail cut off yields wide variations in the results of different cohorts of students. This has led to a growing emphasis on the application of standard setting procedures in OSCEs. PURPOSE/AIM: The purpose of the study was comparing the utility, feasibility and appropriateness of 4 different standard setting methods with OSCEs at XUSOM. METHODS: A 15-station OSCE was administered to 173 students over 6 months. Five stations were conducted for each organ system (Respiratory, Gastrointestinal and Cardiovascular). Students were assessed for their clinical skills in 15 stations. Four different standard setting methods were applied and compared with a control (Traditional method) to establish cut off scores for pass/fail decisions. RESULTS: OSCE checklist scores revealed a Cronbach's alpha of 0.711, demonstrating acceptable level of internal consistency. About 13 of 15 OSCE stations performed well with "Alpha if deleted values" lower that 0.711 emphasizing the reliability of OSCE stations. The traditional standard setting method (cut off score of 70) resulted in highest failure rate. The Modified Angoff Method and Relative methods yielded the lowest failure rates, which were typically less than 10% for each system. Failure rates for the Borderline methods ranged from 28% to 57% across systems. CONCLUSIONS: In our study, Modified Angoff method and Borderline regression method have shown to be consistently reliable and practically suitable to provide acceptable cut-off score across different organ system. Therefore, an average of Modified Angoff Method and Borderline Regression Method appeared to provide an acceptable cutoff score in OSCE. Further studies, in high-stake clinical examinations, utilizing larger number of judges and OSCE stations are recommended to reinforce the validity of combining multiple methods for standard setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».