Validity evidence for the Quality of Assessment for Learning score: a quality metric for supervisor comments in Competency Based Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Competency based medical education (CBME) relies on supervisor narrative comments contained within entrustable professional activities (EPA) for programmatic assessment, but the quality of these supervisor comments is unassessed. There is validity evidence supporting the QuAL (Quality of Assessment for Learning) score for rating the usefulness of short narrative comments in direct observation. Objective: We sought to establish validity evidence for the QuAL score to rate the quality of supervisor narrative comments contained within an EPA by surveying the key end-users of EPA narrative comments: residents, academic advisors, and competence committee members. Methods: In 2020, the authors randomly selected 52 de-identified narrative comments from two emergency medicine EPA databases using purposeful sampling. Six collaborators (two residents, two academic advisors, and two competence committee members) were recruited from each of four EM Residency Programs (Saskatchewan, McMaster, Ottawa, and Calgary) to rate these comments with a utility score and the QuAL score. Correlation between utility and QuAL score were calculated using Pearson's correlation coefficient. Sources of variance and reliability were calculated using a generalizability study. Results: = 0.68). The generalizability study found that the major source of variance was the comment indicating the tool performs well across raters. Conclusion: The QuAL score may serve as an outcome measure for program evaluation of supervisors, and as a resource for faculty development.
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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 | 0,247 | 0,548 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».