The Assessment Rationale of Postgraduate Medical Trainees With Incongruent Self and Faculty Assigned Entrustment Scores
Notice bibliographique
Résumé
Background Self-assessment is a central skill in competency-based medical education (CBME) and should be fostered in order to promote life-long learning. One measure that will guide the development of self-assessment is the alignment between it and external expert assessment. In this study, we explored the qualitative themes in the self-assessment rationale among trainees with incongruent self and faculty-assigned entrustment scores. Methods A total of 40 postgraduate medical trainees completed a four-scenario summative objective structured clinical examination (OSCE) as part of a simulation-based resuscitation curriculum in December 2017. After each scenario, an assessment involving an entrustment score and narrative rationale was completed by both trainee (self) and faculty. The differences between the trainee and faculty scores were calculated for each scenario and summed to give a single "incongruence score". Trainees who consistently scored themselves higher than the faculty were said to have a "positive-incongruence score" and those scoring below the faculty were said to have a "negative-incongruence" score. Through this method, 10 trainees with the highest and lowest scores were assigned to each group and their narrative rationales were coded and thematically analyzed. Results The content of the self-assessment narrative rationale differed between the two groups. Trainees in the positive-incongruence group focused on the concepts of speed and situational management, while trainees in the negative-incongruence group commented on lack of support, and a need to improve communication, diagnosis, and code blue management. The quality of the self-assessment rationale also differed between groups. Trainees in the negative-incongruence group provided higher-quality comments that were more detailed and granular. Conclusion We found differences in the content and quality of the self-assessment rationale between trainees whose self and faculty-assigned assessment is incongruent. This provides insight into how these groups differ and has valuable implications for the development of curricula targeting self-assessment skills.
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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 | 0,008 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».