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Enregistrement W4392990370 · doi:10.1186/s12909-024-05264-x

Assessment approaches in undergraduate health professions education: towards the development of feasible assessment approaches for low-resource settings

2024· article· en· W4392990370 sur OpenAlexaboutno aff
Eva Mukurunge, Champion N. Nyoni, Lizemari Hugo

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFetzer Institute
Mots-clésMedical educationResource (disambiguation)Test (biology)Process (computing)Health assessmentManagement scienceMedicineKnowledge managementComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Feasible and effective assessment approaches to measuring competency in health sciences are vital in competency-based education. Educational programmes for health professions in low- and middle-income countries are increasingly adopting competency-based education as a strategy for training health professionals. Importantly, the organisation of assessments and assessment approaches must align with the available resources and still result in the fidelity of implementation. A review of existing assessment approaches, frameworks, models, and methods is essential for the development of feasible and effective assessment approaches in low-resource settings. METHODS: Published literature was sourced from 13 electronic databases. The inclusion criteria were literature published in English between 2000 and 2022 about assessment approaches to measuring competency in health science professions. Specific data relating to the aims of each study, its location, population, research design, assessment approaches (including the outcome of implementing such approaches), frameworks, models, and methods were extracted from the included literature. The data were analysed through a multi-step process that integrated quantitative and qualitative approaches. RESULTS: Many articles were from the United States and Australia and reported on the development of assessment models. Most of the articles included undergraduate medical or nursing students. A variety of models, theories, and frameworks were reported and included the Ideal model, Predictive Learning Assessment model, Amalgamated Student Assessment in Practice (ASAP) model, Leadership Outcome Assessment (LOA) model, Reporter-Interpreter-Manager-Educator (RIME) framework, the Quarter model, and the model which incorporates four assessment methods which are Triple Jump Test, Essay incorporating critical thinking questions, Multistation Integrated Practical Examination, and Multiple Choice Questions (TEMM) model. Additional models and frameworks that were used include the Entrustable Professional Activities framework, the System of Assessment framework, the Reporter-Interpreter-Manager-Educator (RIME) framework, the Clinical Reasoning framework (which is embedded in the Amalgamated Student Assessment in Practice (ASAP) model), Earl's Model of Learning, an assessment framework based on the Bayer-Fetzer Kalamazoo Consensus Statement, Bloom's taxonomy, the Canadian Medical Education Directions for Specialists (CanMEDS) Framework, the Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) framework, the Dreyfus Developmental Framework, and Miller's Pyramid. CONCLUSION: An analysis of the assessment approaches, frameworks, models, and methods applied in health professions education lays the foundation for the development of feasible and effective assessment approaches in low-resource settings that integrate competency-based education. TRIAL REGISTRATION: This study did not involve any clinical intervention. Therefore, trial registration was not required.

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)0,320
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,390
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3200,390
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0200,014
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0190,027
Science ouverte0,0070,017
Intégrité de la recherche0,0040,009
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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