Identifying validity evidence for uncertainty tolerance scales: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Uncertainty tolerance (UT) is increasingly valued as a medical graduate attribute and broadly measured among medical student populations. However, the validity evidence underpinning UT scale implementation has not been summarised across studies. The present work evaluates UT scale validity evidence to better inform when, why and how UT scales ought to be used and to identify remaining validity evidence gaps. METHODS: A literature search for psychometric studies of UT scales was completed in 2022. Records were included if they implemented one of the four most cited UT scales (i.e. Physicians' Reactions to Uncertainty scale 1990 [PRU1990] or 1995 [PRU1995], Tolerance for Ambiguity [TFA] scale or Tolerance of Ambiguity in Medical Students and Doctors scale [TAMSAD]) in a population of physicians and/or medial students and presented validity evidence according to the Standards for Educational and Psychological Testing framework. Included studies were rated and analysed according to evidence for test content, response processes, internal structure, relations to other variables and consequences of testing. RESULTS: Among the investigated scales, 'relations to other variables' and 'internal structure' were the most commonly reported forms of validity evidence. No evidence of 'response processes' or 'consequences of testing' was identified. Overall, the PRU1990 and PRU1995 demonstrated the strongest validity evidence, although evidence primarily related to physician populations. CONCLUSIONS: None of the studied scales demonstrated evidence for all five sources of validity. Future research would benefit from assessing validity evidence for 'response processes' and 'consequences of testing' among physicians and medical students at different training/career stages to better understand UT construct conceptualisation in these populations. Until further and stronger validity evidence for UT scales is established, we caution against implementing UT scales outside of research settings (e.g. for higher stakes decision making).
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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 | 0,005 | 0,621 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».