Feedback in an Entrustment-Based Objective Structured Clinical Examination: Analysis of Content and Scoring Methods
Notice bibliographique
Résumé
Background The integration of entrustable professional activities (EPAs) within objective structured clinical examinations (OSCEs) has yielded a valuable avenue for delivering timely feedback to residents. However, concerns about feedback quality persist. Objective This study aimed to assess the quality and content alignment of verbal feedback provided by examiners during an entrustment-based OSCE. Methods We conducted a progress test OSCE for internal medicine residents in 2022, assessing 7 EPAs. The immediate 2-minute feedback provided by examiners was recorded and analyzed using the Quality of Assessment of Learning (QuAL) score. We also analyzed the degree of alignment with EPA learning objectives: competency milestones and task-specific abilities. In a randomized crossover experiment, we compared the impact of 2 scoring methods used to assess residents’ clinical performance (3-point entrustability scales vs task-specific checklists) on feedback quality and alignment. Results Twenty-one examiners provided feedback to 67 residents. The feedback demonstrated high quality (mean QuAL score 4.3 of 5) and significant alignment with the learning objectives of the EPAs. On average, examiners addressed in their feedback 2.5 milestones (61%) and 1.2 task-specific abilities (46%). The scoring methods used had no significant impact on QuAL scores (95% CI -0.3, 0.1, P =.28), alignment with competency milestones (95% CI -0.4, 0.1, P =.13), or alignment with task-specific abilities (95% CI -0.3, 0.1, P =.29). Conclusions In our entrustment-based OSCE, examiners consistently offered valuable feedback aligned with intended learning outcomes. Notably, we explored high-quality feedback and alignment as separate dimensions, finding no significant impact from our 2 scoring methods on either aspect.
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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 | 0,040 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».