Excellent Agreement of In-Person Scoring versus Scoring of Digitally Recorded Simulated Suture Skills Examination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study’s objective was to evaluate the agreement between in-person performance scores and digitally recorded assessment scores by the same examiner using a simulated suturing skill examination. With ethics approval, veterinary students underwent a simulated skills examination proctored by an in-person examiner and simultaneously digitally recorded using two wide-angle cameras mounted overtop and to the side of the surgical field. Performance scores were based on a nine-item rubric. In-person examination scores were compared for agreement with those obtained by blind review of the digital recording of the same session, by the same examiner, 6–18 months following the in-person examination. Thirty-nine students were enrolled. All rubric categories could be assessed during digital assessment of the recording from the camera mounted above the surgical area. In two instances, the side digital recording had to be reviewed to confirm correct needle holder grip. Concordance correlation between performance scores from in-person and post hoc digital assessment was excellent ( r = .93). The excellent agreement between in-person and digital assessment suggests that digitally recording skills examinations can provide adequate suturing skills assessment, presenting several benefits. Digitally recorded assessment allows for anonymity, which can reduce assessor bias/favoritism, provide a record of performance that students can review and critically self-reflect upon, and reduce the number of in-person examiners required to complete surgical skills examinations. Additionally, digitally recorded assessment could become an option for students who experience anxiety performing a skills exam in the presence of an examiner.
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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 | 0,020 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».