Evidence of Construct Validity of Computer-Based Tests for Clinical Reasoning: Instrument Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical reasoning (CR) is a fundamental skill for all medical students. In our medical education system, however, there are shortcomings in the conventional methods of teaching CR. New technology is needed to enhance our CR teaching, especially as we are facing an influx of new health trainees. China Medical University (CMU), in response to this need, has developed a computer-based CR training system (CMU-CBCRT). OBJECTIVE: We aimed to find evidence of construct validity of the CMU-CBCRT. METHODS: We recruited 385 students from fifth year undergraduates to postgraduate year (PGY) 3 to complete the test on CMU-CBCRT. The known-groups technique was used to evaluate the construct validity of the CBCRT by comparing the test scores among 4 training levels (fifth year MD, PGY-1, PGY-2, and PGY-3). RESULTS: We found that test scores increased with years of training. Significant differences were found in the test scores on information collection, diagnosis, and treatment and total scores among different training years of participants. However, significant results were not found for treatment errors. CONCLUSIONS: We provided evidence of construct validity of the CMU-CBCRT, which could determine the CR skills of medical students at varying early stage in their careers.
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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 | 0,068 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».