Incorporating a situational judgement test in residency selections: clinical, educational and organizational outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computer-based assessment for sampling personal characteristics (Casper), an online situational judgement test, is a broad measure of personal and professional qualities. We examined the impact of Casper in the residency selection process on professionalism concerns, learning interventions and resource utilization at an institution. METHODS: In 2022, admissions data and information in the files of residents in difficulty (over three years pre- and post- Casper implementation) was used to determine the number of residents in difficulty, CanMEDS roles requiring a learning intervention, types of learning interventions (informal learning plans vs. formal remediation or probation), and impact on the utilization of institutional resource (costs and time). Professionalism concerns were mapped to the 4I domains of a professionalism framework, and their severity was considered in mild, moderate, and major categories. Descriptive statistics and between group comparisons were used for quantitative data. RESULTS: In the pre- and post- Casper cohorts the number of residents in difficulty (16 vs. 15) and the number of learning interventions (18 vs. 16) were similar. Professionalism concerns as an outcome measure decreased by 35% from 12/16 to 6/15 (p < 0.05), were reduced in all 4I domains (involvement, integrity, interaction, introspection) and in their severity. Formal learning interventions (15 vs. 5) and informal learning plans (3 vs. 11) were significantly different in the pre- and post-Casper cohorts respectively (p < 0.05). This reduction in formal learning interventions was associated with a 96% reduction in costs f(rom hundreds to tens of thousands of dollars and a reduction in time for learning interventions (from years to months). CONCLUSIONS: Justifiable from multiple stakeholder perspectives, use of an SJT (Casper) improves a clinical performance measure (professionalism concerns) and permits the institution to redirect its limited resources (cost savings and time) to enhance institutional endeavors and improve learner well-being and quality of programs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».