Re-examining single-moment-in-time high-stakes examinations in specialist training: A critical narrative review
Notice bibliographique
Résumé
In this critical narrative review, we challenge the belief that single-moment-in-time high-stakes examinations (SMITHSEx) are an essential component of contemporary specialist training. We explore the arguments both for and against SMITHSEx, examine potential alternatives, and discuss the barriers to change.SMITHSEx are viewed as the "gold standard" assessment of competence but focus excessively on knowledge assessment rather than capturing essential competencies required for safe and competent workplace performance. Contrary to popular belief, regulatory bodies do not mandate SMITHSEx in specialist training. Though acting as significant drivers of learning and professional identity formation, these attributes are not exclusive to SMITHSEx.Skills such as crisis management, procedural skills, professionalism, communication, collaboration, lifelong learning, reflection on practice, and judgement are often overlooked by SMITHSEx. Their inherent design raises questions about the validity and objectivity of SMITHSEx as a measure of workplace competence. They have a detrimental impact on trainee well-being, contributing to burnout and differential attainment.Alternatives to SMITHSEx include continuous low-stakes assessments throughout training, ongoing evaluation of competence in the workplace, and competency-based medical education (CBME) concepts. These aim to provide a more comprehensive and context-specific assessment of trainees' competence while also improving trainee welfare.Specialist training colleges should evolve from exam providers to holistic education sources. Assessments should emphasise essential practical knowledge over trivia, align with clinical practice, aid learning, and be part of a diverse toolkit. Eliminating SMITHSEx from specialist training will foster a competency-based approach, benefiting future medical professionals' well-being and success.
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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 | 0,004 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,015 | 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 ».