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Enregistrement W3208344337 · doi:10.1097/acm.0000000000004282

A Question of Scale? Comparison of Generalizability in Ottawa and Chen Scales When Used to Formulate Ad Hoc Entrustment Decisions for the Core EPAs

2021· article· en· W3208344337 sur OpenAlexaboutno aff
Michael S. Ryan, Rebecca Khamishon, Alicia Richards, Robert A. Perera, Adam Garber, Sally A. Santen

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryScale (ratio)Formative assessmentReliability (semiconductor)Medical educationPsychologyMedicineMathematics educationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Assessment of the Core Entrustable Professional Activities (Core EPAs) is based on observations of supervisors throughout a medical student’s progression toward entrustment. 1,2 In our previous work, we examined performance of the Ottawa Clinic Assessment Tool (Ottawa) 3 when used to measure medical student performance of the Core EPAs in the workplace setting. 4 The findings from that study demonstrated poor generalizability of the Ottawa scale. 4 The primary purpose of the present study was to compare performance of the Ottawa scale with a second scale—the undergraduate medical education (UME) supervisory scale proposed by Chen and colleagues (Chen) 5 in terms of reliability and generalizability. A secondary aim was to determine the impact of frequent assessors on the validity and reliability of the data. Methods: For the 2019–2020 academic year, the Virginia Commonwealth University School of Medicine modified a previously described, 4 student-initiated, workplace-based assessment (WBA) system developed to provide formative feedback for the Core EPAs across clerkships. The WBA scored students’ performance using both the modified Ottawa and the modified Chen scales. Generalizability and decision studies were performed to determine the reliability of each scale. Secondary analysis explored whether faculty who frequently assess the EPAs demonstrated better reliability. Results: A total of 923 raters completed 7,277 WBAs on 208 medical students across all clerkships. Using Ottawa, variability attributable to the student ranged from 0.8% to 6.5%. For Chen, variability attributable to the student ranged from 1.8% to 7.1%. These findings indicate that the majority of the variation for EPA ratings was due to the rater (42.8%–61.3%) and other unexplained factors. A range of 28 to 127 assessments were required to obtain a Phi coefficient of 0.70. For 2 EPAs, using only faculty who frequently assess the EPA improved generalizability—requiring only 5 and 13 assessments for the Chen scale. Discussion: Both the Ottawa and Chen scales performed poorly in terms of variance attributed to the learner. The frequent assessor model seemed to increase variance attributed to the learner for the Chen scale in only 2 Core EPAs. Overall, these findings were similar to our previous study 4 involving only the Ottawa scale. Based on these findings in conjunction with prior evidence, we suggest that the root cause analysis for challenges associated with WBAs for the Core EPAs involves the lack of a true competency-based curriculum in UME; the choice of scale alone does not appear to impact performance. Significance: This study adds to the emerging literature around WBAs specific to the Core EPAs in UME. Based on these findings as well as those from our prior work, we feel there is a need to reconsider the workflow, scale, and investment of learners and faculty to best assess the Core EPAs in the UME setting. Acknowledgments: The authors would like to thank Joel Browning (former director of academic information systems at Virginia Commonwealth University School of Medicine [VCU-SOM]), who worked with Brie Dubinsky, MS, to develop the workplace-based assessment system described in this manuscript. In addition, the authors would like to thank Yoon Soo Park, PhD, for his assistance with statistical methodology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,123
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,325
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1230,325
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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