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Enregistrement W4391285444 · doi:10.1097/acm.0000000000005651

A Comparison of Remote vs In-Person Proctored In-Training Examination Administration for Internal Medicine

2024· article· en· W4391285444 sur OpenAlexaboutno aff
Thai Q. Ong, B. Krumm, Margaret Wells, Susan Read, Linda M. Harris, Andrea Altomare, Miguel Paniagua

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Administration (probate law)Medical educationPsychologyMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In response to COVID-19, the American College of Physicians provided residents the option to complete the 2020 Internal Medicine In-Training Examination (IM-ITE) via in-person and remote proctoring. This study evaluated the extent to which scores obtained from both testing modalities were comparable. METHOD: Data were analyzed from residents from all U.S.-based Accreditation Council for Graduate Medical Education-accredited IM residency programs and participating Canadian and international programs who completed the IM-ITE in 2020. The final sample contained 27,115 IM residents: 9,205 postgraduate year (PGY) 1, 9,332 PGY-2, and 8,578 PGY-3. Testing modality, gender, PGY, time spent on assessment, and native language were used to predict percent-correct scores in a multilevel regression model. This model included all main effects and all 2-way interactions between testing modality and each resident-level demographic variable, allowing those effects to be controlled for. RESULTS: Of 27,115 residents studied, 11,354 (42%) tested remotely and 15,761 (58%) in person. Across the parameters of interest (main effect of testing modality and 2-way interactions), the only statistically significant effects were the interaction effects between testing mode (interaction effect: -0.61; 95% confidence interval [CI], -1.01 to -0.21) and PGY (interaction effect: -0.54; 95% CI, -0.95 to -0.13) ( P = .002). Differences between in-person and remote predicted scores were slightly larger for PGY-1 than for PGY-2 and PGY-3 residents, but the magnitude of these differences across residency training was well under one percentage point. Because these statistically significant effects were deemed educationally nonsignificant, the study concluded that performance did not substantively differ across in-person and remote examinees. CONCLUSIONS: Residents taking the 2020 IM-ITE performed similarly across in-person and remote proctoring. This study provides evidence of score comparability across the 2 testing modalities and supports continued use of remote proctoring for the IM-ITE.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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