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Enregistrement W3159869422 · doi:10.1002/aet2.10607

The standardized letter of evaluation in emergency medicine: Are the qualifications useful?

2021· article· en· W3159869422 sur OpenAlexaff
Danielle T. Miller, Sara Krzyzaniak, Alexandra Mannix, Al’ai Alvarez, Teresa M. Chan, Dayle Davenport, Daniel Eraso, Clary J. Foote, Katarzyna Gore, Melissa Parsons, Michael Gottlieb

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Rank correlationRank (graph theory)Position (finance)PsychologySpearman's rank correlation coefficientPairwise comparisonMedical educationMetric (unit)CorrelationMedicineFamily medicineStatisticsMathematicsOperations managementComputer scienceInformation retrievalEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The standardized letter of evaluation (SLOE) in emergency medicine (EM) is a widely used metric for determining interview invitations and ranking of candidates. Previous research has questioned the validity of certain sections of the SLOE. However, there remains a paucity of literature on the qualifications for EM section, which evaluates seven attributes of applicants. The aim of this study was to determine the correlation between the qualifications questions and grades, global assessment, and anticipated rank list position for EM applicants. METHODS: A multi-institutional cross-sectional study was performed using SLOEs from applicants to three geographically distinct U.S. EM residency programs during the 2019-2020 application cycle. We abstracted EM rotation grade, qualifications scores, global assessment, and anticipated rank list position from the SLOEs. A Spearman correlation was calculated between each of the qualifications scores and the applicant's grades, global assessment, and anticipated rank list position in a pairwise fashion. RESULTS: In total, 2,106 unique applicants (4,939 SLOEs) were included. Of the seven qualifications for EM questions, three were moderately to strongly correlated with global assessment and anticipated rank list position: "ability to develop and justify an appropriate differential and a cohesive treatment plan" (ρ = 0.65 and ρ = 0.63, respectively; p < 0.001), "how much guidance do you predict this applicant will need during residency?" (ρ = 0.68 and ρ = 0.68, respectively; p < 0.001), and "what is your prediction of success for the applicant?" (ρ = 0.69 and ρ = 0.69, respectively; p < 0.001). There was no strong correlation between the seven qualifications and grades. CONCLUSIONS: There was a moderate to strong correlation between three of seven qualifications for EM questions (ability to develop and justify a differential and develop a cohesive plan, anticipated need for the amount of guidance, and prediction of success) with both global assessment and anticipated rank list position, suggesting that these qualifications may provide the most useful data to residency selection while some of the other factors may not be needed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,281 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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