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Enregistrement W4282927892 · doi:10.1111/medu.14855

Effect of station format on the psychometric properties of Multiple Mini Interviews

2022· article· en· W4282927892 sur OpenAlexafffundabout
Jean‐Sébastien Renaud, Martine Bourget, Christina St‐Onge, Kevin W. Eva, Walter Tavares, Alexis Salvador Loye, Jean‐Michel Leduc, Matt Homer

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversité de SherbrookeThe Wilson CentreUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésCronbach's alphaVariance (accounting)Test (biology)Quality (philosophy)PsychologyMedical educationApplied psychologyStatisticsMedicinePsychometricsClinical psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given the widespread use of Multiple Mini Interviews (MMIs), their impact on the selection of candidates and the considerable resources invested in preparing and administering them, it is essential to ensure their quality. Given the variety of station formats used and the degree to which that factor resides in the control of training programmes that we know so little about, format's effect on MMI quality is a considerable oversight. This study assessed the effect of two popular station formats (interview vs. role-play) on the psychometric properties of MMIs. METHODS: We analysed candidate data from the first 8 years of the Integrated French MMIs (IF-MMI) (2010-2017, n = 11 761 applicants), an MMI organised yearly by three francophone universities and administered at four testing sites located in two Canadian provinces. There were 84 role-play and 96 interview stations administered, totalling 180 stations. Mixed design analyses of variance (ANOVAs) were used to test the effect of station format on candidates' scores and stations' discrimination. Cronbach's alpha coefficients for interview and role-play stations were also compared. Predictive validity of both station formats was estimated with a mixed multiple linear regression model testing the relation between interview and role-play scores with average clerkship performance for those who gained entry to medical school (n = 462). RESULTS: Role-play stations (M = 20.67, standard deviation [SD] = 3.38) had a slightly lower mean score than interview stations (M = 21.36, SD = 3.08), p < 0.01, Cohen's d = 0.2. The correlation between role-play and interview stations scores was r = 0.5 (p < 0.01). Discrimination coefficients, Cronbach's alpha and predictive validity statistics did not vary by station format. CONCLUSION: Interview and role-play stations have comparable psychometric properties, suggesting format to be interchangeable. Programmes should select station format based on match to the personal qualities for which they are trying to select.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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