Advancing the assessment of clinical reasoning across the health professions: Definitional and methodologic recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The importance of clinical reasoning in patient care is well-recognized across all health professions. Validity evidence supporting high quality clinical reasoning assessment is essential to ensure health professional schools are graduating learners competent in this domain. However, through the course of a large scoping review, we encountered inconsistent terminology for clinical reasoning and inconsistent reporting of methodology, reflecting a somewhat fractured body of literature on clinical reasoning assessment. These inconsistencies impeded our ability to synthesize across studies and appropriately compare assessment tools. More specifically, we encountered: 1) a wide array of clinical reasoning-like terms that were rarely defined or informed by a conceptual framework, 2) limited details of assessment methodology, and 3) inconsistent reporting of the steps taken to establish validity evidence for clinical reasoning assessments. Consolidating our experience in conducting this review, we provide recommendations on key definitional and methodologic elements to better support the development, description, study, and reporting of clinical reasoning assessments.
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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 | 0,383 | 0,611 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».