Assessing the acceptability of script concordance testing: a nationwide study in otolaryngology
Notice bibliographique
Résumé
Background: Script concordance testing (SCT) is an objective method to evaluate clinical reasoning that assesses the ability to interpret medical information under conditions of uncertainty. Many studies have supported its validity as a tool to assess higher levels of learning, but little is known about its acceptability to major stakeholders. The aim of this study was to determine the acceptability of SCT to residents in otolaryngology – head and neck surgery (OTL-HNS) and a reference group of experts. Methods: In 2013 and 2016, a set of SCT questions, as well a post-test exit survey, were included in the National In-Training Examination (NITE) for OTL-HNS. This examination is administered to all OTL-HNS residents across Canada who are in the second to fifth year of residency. The same SCT questions and survey were then sent to a group of OTL-HNS surgeons from 4 Canadian universities. Results: For 64.4% of faculty and residents, the study was their first exposure to SCT. Overall, residents found it difficult to adapt to this form of testing, thought that the clinical scenarios were not clear and believed that SCT was not useful for assessing clinical reasoning. In contrast, the vast majority of experts felt that the test questions reflected real-life clinical situations and would recommend SCT as an evaluation method in OTL-HNS. Conclusion: Views about the acceptability of SCT as an assessment tool for clinical reasoning differed between OTL-HNS residents and experts. Education about SCT and increased exposure to this testing method are necessary to improve residents’ perceptions of SCT.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».