Using Kane’s Validity Framework to Compare an Integrated and Single-Skill Objective Structured Clinical Examination
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to compare the validity of an integrated objective structured clinical examination (OSCE) station assessing both oral and written components with that of an OSCE station assessing 1 single skill (oral only), both targeted at assessing taking a best possible medication history. METHODS: A convergent mixed-methods design that used the 4 inferences of Kane's validity framework (scoring, generalization, extrapolation, and implications) as a scaffold to integrate qualitative data (post-OSCE reflections) and quantitative data (assessment grades and categories of medication errors) was applied. RESULTS: In 2022, 216 students completed the OSCE station with the oral component alone, while in 2023, 254 students completed the integrated (oral and written) OSCE station. Students in 2023 performed significantly better, with a median score of 88% vs 80% in 2022. There was a greater proportion of commission errors in the integrated assessment (20.4% vs 15.3%), but fewer omission errors (29.9% vs 31.8%) and patient profile errors (5.1% vs 69.4%). Student reflections revealed that conversations were rushed in the integrated assessment, with a greater focus on written formatting, but an appreciation for the authenticity and structured format of the integrated OSCE compared with the single-skill OSCE alone. CONCLUSION: Students completing the integrated OSCE (with oral and written components) had fewer patient profile and medication omission errors than students who completed the oral-only OSCE. Considering Kane's validity framework, there was a stronger argument for the more authentic integrated OSCE in terms of the inferences of extrapolation and implications.
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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 | 0,126 | 0,352 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».