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Enregistrement W3133889348 · doi:10.24926/iip.v12i1.2110

Validation Evidence using Generalizability Theory for an Objective Structured Clinical Examination

2021· article· en· W3133889348 sur OpenAlexaff
Michael J. Peeters, M. Kenneth Cor, Sarah E. Petite, Michelle N. Schroeder

Notice bibliographique

RevueINNOVATIONS in pharmacy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryObjective structured clinical examinationPharmacyReliability (semiconductor)Test (biology)PsychologyUnivariateMedical educationMultivariate statisticsMedicineStatisticsMathematicsFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Performance-based assessments, including objective structured clinical examinations (OSCEs), are essential learning assessments within pharmacy education. Because important educational decisions can follow from performance-based assessment results, pharmacy colleges/schools should demonstrate acceptable rigor in validation of their learning assessments. Though G-Theory has rarely been reported in pharmacy education, it would behoove pharmacy educators to, using G-Theory, produce evidence demonstrating reliability as a part of their OSCE validation process. This investigation demonstrates the use of G-Theory to describes reliability for an OSCE, as well as to show methods for enhancement of the OSCE’s reliability. Innovation: To evaluate practice-readiness in the semester before final-year rotations, third-year PharmD students took an OSCE. This OSCE included 14 stations over three weeks. Each week had four or five stations; one or two stations were scored by faculty-raters while three stations required students’ written responses. All stations were scored 1-4. For G-Theory analyses, we used G_Strings and then mGENOVA. Critical Analysis: Ninety-seven students completed the OSCE; stations were scored independently. First, univariate G-Theory design of students crossed with stations nested in weeks (p x s:w) was used. The total-score g-coefficient (reliability) for this OSCE was 0.72. Variance components for test parameters were identified. Of note, students accounted for only some OSCE score variation. Second, a multivariate G-Theory design of students crossed with stations (p· x s°) was used. This further analysis revealed which week(s) were weakest for the reliability of test-scores from this learning assessment. Moreover, decision-studies showed how reliability could change depending on the number of stations each week. For a g-coefficient >0.80, seven stations per week were needed. Additionally, targets for improvements were identified. Implications: In test validation, evidence of reliability is vital for the inference of generalization; G-Theory provided this for our OSCE. Results indicated that the reliability of scores was mediocre and could be improved with more stations. Revision of problematic stations could help reliability as well. Within this need for more stations, one practical insight was to administer those stations over multiple weeks/occasions (instead of all stations in one occasion).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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