Using Item Analysis to Assess Objectively the Quality of the Calgary-Cambridge OSCE Checklist
Notice bibliographique
Résumé
Background: The purpose of this study was to investigate the use of item analysis to assess objectively the quality of items on the Calgary-Cambridge Communications OSCE checklist. Methods: A total of 150 first year medical students were provided with extensive teaching on the use of the Calgary-Cambridge Guidelines for interviewing patients and participated in a final year end 20 minute communication OSCE station. Grouped into either the upper half (50%) or lower half (50%) communication skills performance groups, discrimination, difficulty and point biserial values were calculated for each checklist item. Results: The mean score on the 33 item communication checklist was 24.09 (SD = 4.46) and the internal reliability coefficient was ? = 0.77. Although most of the items were found to have moderate (k = 12, 36%) or excellent (k = 10, 30%) discrimination values, there were 6 (18%) identified as ‘fair’ and 3 (9%) as ‘poor’. A post-examination review focused on item analysis findings resulted in an increase in checklist reliability (? = 0.80). Conclusions: Item analysis has been used with MCQ exams extensively. In this study, it was also found to be an objective and practical approach to use in evaluating the quality of a standardized OSCE checklist.
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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 | 0,044 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».