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Enregistrement W4382631684 · doi:10.1111/medu.15156

Assessing the utility of a novel entrustment‐supervision assessment tool

2023· article· en· W4382631684 sur OpenAlexafffundabout
Sebastian Dewhirst, Timothy J. Wood, Warren J. Cheung, Jason R. Frank

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésScale (ratio)Reliability (semiconductor)MedicinePsychologyMedical educationGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Work-based assessments (WBAs) are increasingly used to inform decisions about trainee progression. Unfortunately, WBAs often fail to discriminate between trainees of differing abilities and have poor reliability. Entrustment-supervision scales may improve WBA performance, but there is a paucity of literature directly comparing them to traditional WBA tools. METHODS: The Ottawa Emergency Department Shift Observation Tool (O-EDShOT) is a previously published WBA tool employing an entrustment-supervision scale with strong validity evidence. This pre-/post-implementation study compares the performance of the O-EDShOT with that of a traditional WBA tool using norm-based anchors. All assessments completed in 12-month periods before and after implementing the O-EDShOT were collected, and generalisability analysis was conducted with year of training, trainees within year and forms within trainee as nested factors. Secondary analysis included assessor as a factor. RESULTS: A total of 3908 and 3679 assessments were completed by 99 and 116 assessors, for 152 and 138 trainees in the pre- and post-implementation phases respectively. The O-EDShOT generated a wider range of awarded scores than the traditional WBA, and mean scores increased more with increasing level of training (0.32 vs. 0.14 points per year, p = 0.01). A significantly greater proportion of overall score variability was attributable to trainees using the O-EDShOT (59%) compared with the traditional tool (21%, p < 0.001). Assessors contributed less to overall score variability for the O-EDShOT than for the traditional WBA (16% vs. 37%). Moreover, the O-EDShOT required fewer completed assessments than the traditional tool (27 vs. 51) for a reliability of 0.8. CONCLUSION: The O-EDShOT outperformed a traditional norm-referenced WBA in discriminating between trainees and required fewer assessments to generate a reliable estimate of trainee performance. More broadly, this study adds to the body of literature suggesting that entrustment-supervision scales generate more useful and reliable assessments in a variety of clinical settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,417 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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