Assessing the validity of an OSCE developed to assess rare, emergent or complex clinical conditions in endocrinology & metabolism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessment of emergent, rare or complex medical conditions in Endocrinology and Metabolism (E&M) is an integral component of training. However, data is lacking on how this could be best achieved. The purpose of this study was to develop and administer an Objective Structured Clinical Examination (OSCE) for E&M residents, and to gather validity evidence for its use. METHODS: A needs assessment survey was distributed to all Canadian E&M Program Directors and recent graduates to determine which topics to include in the OSCE. The top 5 topics were selected using a modified Delphi technique. OSCE cases based on these topics were subsequently developed. Five E&M residents (PGY4-5) and five junior Internal Medicine (IM) residents participated in the OSCE. Performance of E&M and IM residents was compared and results were analyzed using a Generalizability study. Examiners and candidates completed a survey following the OSCE to evaluate their experiences. RESULTS: = 0.75). Overall reliability of the OSCE was 0.74. Standard setting using a borderline regression method resulted in a pass rate of 100 % of E&M residents and 0 % of IM residents. All residents felt the OSCE had high value for learning as a formative exam. CONCLUSIONS: The E&M OSCE is a feasible method for assessing emergent, rare and complex medical conditions and this study provides validity evidence to support its use in a competency-based curriculum.
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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 | 0,003 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,005 | 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 ».