O–RI–M: Reporting to Include Data Interpretation
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Ryan and colleagues 1 used a modified RIME (reporter–interpreter–manager–educator) framework (O–RI–M: observer–reporter–interpreter–manager) to capture individual preceptors’ assessment of their clerkship students’ overall performance. Their framework raises some conceptual concerns regarding the reporter designation and its use as the passing criterion for clerkships. For their study, the reporter designation focuses exclusively on communicating accurate clinical data in a basic descriptive fashion with data interpretation being a separate and distinct designation. A good reporter, however, is a trainee who has made sense of the patient’s findings by combining data gathering and data interpretation. 2–4 When a trainee presents a patient, their report simultaneously captures a story, filters and analyzes the data, proposes and argues diagnostic possibilities, outlines a plan, and often references resources. There is more subsumed in the reporter role than merely presenting data. Thus, the seldom-used observer designation (0.6%–4.6%) 1 could be redefined to include rote, descriptive reporting and the reporter designation to include interpretation (or RI), that is, O–RI–M. To set the passing clerkship criterion at the current reporter level also sends the wrong message—that somehow gathering data without interpretation is satisfactory for clerkship students. Data gathering and data interpretation go together and, at least for common problems, will be expected of interns on their very first day of internship. Apropos, Pangaro states, “We ask clerkship-level students to include at least three reasonable options in their diagnostic and therapeutic plan.” 5 Thus, data interpretation ought to be the norm for clerkship students. The interpreter designation was most frequently assigned (44.5%–46.8%), 1 a likely indication of its importance and expectation, followed by manager (24.0%–35.7%), 1 suggesting either a misunderstanding of the framework or some level of grade inflation. Given these concerns, opportunities for improvement would best focus on clarifying the framework and its application rather than simply “increasing the number of assessments to improve their reliability.” 1
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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 | 0,106 | 0,351 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,009 |
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 ».