Measuring and correcting staff variability in large-scale OSCEs
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs) are an increasingly popular evaluation modality for medical students. While the face-to-face interaction allows for more in-depth assessment, it may cause standardization problems. Methods to quantify, limit or adjust for examiner effects are needed. METHODS: -year medical students at Université Paris Cité in the 2022-2023 academic year. Sessions had five stations each, and one of the three sessions was scored by consensus by two raters (rather than one). We report OSCEs' longitudinal consistency for one of the classes and staff-related and student variability by session. We also propose a statistical method to adjust for inter-rater variability by deriving a statistical random student effect that accounts for staff-related and station random effects. RESULTS: ), with staff-level standard errors approximately doubled compared to chance. With mixed models, staff-related heterogeneity explained respectively 11.4%, 11.6%, and 4.7% of station score variance (95% confidence intervals, 9.5-13.8, 9.7-14.1, and 3.9-5.8, respectively) with 1, 1 and 2 raters, suggesting a moderating effect of consensus grading. Student random effects explained a small proportion of variance, respectively 8.8%, 11.3%, and 9.6% (8.0-9.7, 10.3-12.4, and 8.7-10.5), and this low amount of signal resulted in student rankings being no more consistent over time with this metric, rather than with average scores (p=0.45). CONCLUSION: Staff variability impacts OSCE scores as much as student variability, and the former can be reduced with dual assessment or adjusted for with mixed models. Both are small compared to unmeasured sources of variability, making them difficult to capture consistently.
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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 | 0,124 | 0,327 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».