Interrater Reliability in the American Board of Physical Medicine and Rehabilitation Part II Certification Examination
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The design of medical board certification examinations continues to evolve with advances in testing innovations and psychometric analysis. The potential for subjectivity is inherent in the design of oral board examinations, making improvements in reliability and validity especially important. The purpose of this quality improvement study was to analyze the impact of using two examiners on the overall reliability of the oral certification examination in physical medicine and rehabilitation. DESIGN: This was a retrospective quality improvement study of 422 candidates for the American Board of Physical Medicine and Rehabilitation Part II Examination in 2020. Candidates were examined by examiner pairs, each of whom submitted independent scores. Training for all 116 examiners included examination case review, scoring guidelines, and bias mitigation. Examiner performance was analyzed for both internal consistency (intrarater reliability) and agreement with their paired examiner (interrater reliability). RESULTS: The reliability of the Part II Examination was high, ranging from 0.93 to 0.94 over three administrations. The analysis also demonstrated high interrater agreement and examiner internal consistency. CONCLUSIONS: A high degree of interrater agreement was found using a new, two-examiner format. Comprehensive examiner training is likely the most significant factor for this finding. The two-examiner format improved the overall reliability and validity of the Part II Examination.
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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 | 0,107 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».