Applying Coactivity Scales to Entrustable Professional Activity Assessments of Clerkship Students
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the feasibility of applying coactivity scales to entrustable professional activity (EPA)-based assessments by comparing (1) the ratings of students performing EPAs with increasing levels of difficulty and (2) the ratings of cohorts of students performing the same EPAs over time. Clinical clerkships provide critical opportunities to evaluate medical student performance on Association of American Medical Colleges (AAMC) Core EPAs for Entering Residency. However, there is no standardized method for assigning entrustability. 1 The AAMC proposes the use of the Modified Ottawa coactivity scale to anchor entrustability assessments. 2 We adapted a modified PRIME scale (professionalism, reporter, interpreter, and manager) to assign a developmental hierarchy to the EPAs. 3 To assess student skills in selected EPAs, we used the modified Ottawa coactivity scale, and assigned a value of 1–4 in order of increasing entrustability to anchors in the scale. Mean ratings of EPAs over time were calculated and compared. IBM SPSS Statistics version 25 (IBM, Armonk, New York) was used for descriptive analyses, ANOVA, and general linear models. A total of 2,623 evaluations (Cronbach’s alpha of 0.927) were completed for 247 medical students and showed a significant increase over time for professionalism (P = .011), reporter (P = .007), interpreter (P = .004), and manager (P = .007). EPAs with increasing intellectual demand were associated with lower student EPA ratings: 3.51 (±0.50) for professionalism, 3.45 (±0.47) for reporter, 3.35 (±0.59) for interpreter, and 3.28 (±0.60) for manager. The University of Miami EPA assessment tool provides a useful measure of student readiness for patient care. Raters entrusted students more with skills of professionalism, reporting, and interpreting than with managing, a more sophisticated skill. In every domain, entrustability increased with clinical experience. A limitation of this study is that the tool was used at a single institution. The tool can potentially be deployed across multiple clerkships at other medical schools as an effective and practical tool for medical student evaluation.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».