Experience of introducing an electronic health records station in an objective structured clinical examination to evaluate medical students’ communication skills in Canada: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There is limited literature related to the assessment of electronic medical record (EMR)-related competencies. To address this gap, this study explored the feasibility of an EMR objective structured clinical examination (OSCE) station to evaluate medical students’ communication skills by psychometric analyses and standardized patients’ (SPs) perspectives on EMR use in an OSCE. METHODS: An OSCE station that incorporated the use of an EMR was developed and pilot-tested in March 2020. Students’ communication skills were assessed by SPs and physician examiners. Students’ scores were compared between the EMR station and 9 other stations. A psychometric analysis, including item total correlation, was done. SPs participated in a post-OSCE focus group to discuss their perception of EMRs’ effect on communication. RESULTS: Ninety-nine 3rd-year medical students participated in a 10-station OSCE that included the use of the EMR station. The EMR station had an acceptable item total correlation (0.217). Students who leveraged graphical displays in counseling received higher OSCE station scores from the SPs (P=0.041). The thematic analysis of SPs’ perceptions of students’ EMR use from the focus group revealed the following domains of themes: technology, communication, case design, ownership of health information, and timing of EMR usage. CONCLUSION: This study demonstrated the feasibility of incorporating EMR in assessing learner communication skills in an OSCE. The EMR station had acceptable psychometric characteristics. Some medical students were able to efficiently use the EMRs as an aid in patient counseling. Teaching students how to be patient-centered even in the presence of technology may promote engagement.
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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 | 0,039 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».