Does direct observation influence the quality of workplace‐based assessment documentation?
Notice bibliographique
Résumé
Background: A key component of competency-based medical education (CBME) is direct observation of trainees. Direct observation has been emphasized as integral to workplace-based assessment (WBA) yet previously identified challenges may limit its successful implementation. Given these challenges, it is imperative to fully understand the value of direct observation within a CBME program of assessment. Specifically, it is not known whether the quality of WBA documentation is influenced by observation type (direct or indirect). Methods: The objective of this study was to determine the influence of observation type (direct or indirect) on quality of entrustable professional activity (EPA) assessment documentation within a CBME program. EPA assessments were scored by four raters using the Quality of Assessment for Learning (QuAL) instrument, a previously published three-item quantitative measure of the quality of written comments associated with a single clinical performance score. An analysis of variance was performed to compare mean QuAL scores among the direct and indirect observation groups. The reliability of the QuAL instrument for EPA assessments was calculated using a generalizability analysis. Results: A total of 244 EPA assessments (122 direct observation, 122 indirect observation) were rated for quality using the QuAL instrument. No difference in mean QuAL score was identified between the direct and indirect observation groups (p = 0.17). The reliability of the QuAL instrument for EPA assessments was 0.84. Conclusions: Observation type (direct or indirect) did not influence the quality of EPA assessment documentation. This finding raises the question of how direct and indirect observation truly differ and the implications for meta-raters such as competence committees responsible for making judgments related to trainee promotion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».