Clues for improvement of research in objective structured clinical examination
Notice bibliographique
Résumé
While objective clinical structured examination (OSCE) is a worldwide recognized and effective method to assess clinical skills of undergraduate medical students, the latest Ottawa conference on the assessment of competences raised vigorous debates regarding the future and innovations of OSCE. This study aimed to provide a comprehensive view of the global research activity on OSCE over the past decades and to identify clues for its improvement. We performed a bibliometric and scientometric analysis of OSCE papers published until March 2024. We included a description of the overall scientific productivity, as well as an unsupervised analysis of the main topics and the international scientific collaborations. A total of 3,224 items were identified from the Scopus database. There was a sudden spike in publications, especially related to virtual/remote OSCE, from 2020 to 2024. We identified leading journals and countries in terms of number of publications and citations. A co-occurrence term network identified three main clusters corresponding to different topics of research in OSCE. Two connected clusters related to OSCE performance and reliability, and a third cluster on student's experience, mental health (anxiety), and perception with few connections to the two previous clusters. Finally, the United States, the United Kingdom, and Canada were identified as leading countries in terms of scientific publications and collaborations in an international scientific network involving other European countries (the Netherlands, Belgium, Italy) as well as Saudi Arabia and Australia, and revealed the lack of important collaboration with Asian countries. Various avenues for improving OSCE research have been identified: i) developing remote OSCE with comparative studies between live and remote OSCE and issuing international recommendations for sharing remote OSCE between universities and countries; ii) fostering international collaborative studies with the support of key collaborating countries; iii) investigating the relationships between student performance and anxiety.
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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 | 0,151 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».