The Use of Learning Analytics to Enable Detection of Underperforming Trainees
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to investigate at-risk scores of semiannual Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) Milestone ratings for vascular surgical trainees' final achievement of competency targets. SUMMARY BACKGROUND DATA: ACGME Milestones assessments have been collected since 2015 for Vascular Surgery. It is unclear whether milestone ratings throughout training predict achievement of recommended performance targets upon graduation. METHODS: National ACGME Milestones data were utilized for analyses. All trainees completing 2-year vascular surgery fellowships in June 2018 and 5-year integrated vascular surgery residencies in June 2019 were included. A generalized estimating equations model was used to obtain at-risk scores for each of the 31 subcompetencies by semiannual review periods, to estimate the probability of trainees achieving the recommended graduation target based on their previous ratings. RESULTS: A total of 122 vascular surgery fellows (VSFs) (95.3%) and 52 integrated vascular surgery residents (IVSRs) (100%) were included. VSFs and IVSRs did not achieve level 4.0 competency targets at a rate of 1.6% to 25.4% across subcompetencies, which was not significantly different between the 2 groups for any of the subcompetencies ( P = 0.161-0.999). Trainees were found to be at greater risk of not achieving competency targets when lower milestone ratings were assigned, and at later time-points in training. At a milestone rating of 2.5, with 1 year remaining before graduation, the at-risk score for not achieving the target level 4.0 milestone ranged from 2.9% to 77.9% for VSFs and 33.3% to 75.0% for IVSRs. CONCLUSION: The ACGME Milestones provide early diagnostic and predictive information for vascular surgery trainees' achievement of competence at completion of training.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».