A many‐facet Rasch measurement model approach to investigating objective structured clinical examination item parameter drift
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs) are widely used for assessing clinical competence, especially in high-stakes environments such as medical licensure. However, the reuse of OSCE cases across multiple administrations raises concerns about parameter stability, known as item parameter drift (IPD). AIMS & OBJECTIVES: This study aims to investigate IPD in reused OSCE cases while accounting for examiner scoring effects using a Many-facet Rasch Measurement (MFRM) model. METHOD: Data from 12 OSCE cases, reused over seven administrations of the Internationally Educated Nurse Competency Assessment Program (IENCAP), were analyzed using the MFRM model. Each case was treated as an item, and examiner scoring effects were accounted for in the analysis. RESULTS: The results indicated that despite accounting for examiner effects, all cases exhibited some level of IPD, with an average absolute IPD of 0.21 logits. Three cases showed positive directional trends. IPD significantly affected score decisions in 1.19% of estimates, at an invariance violation of 0.58 logits. CONCLUSION: These findings suggest that while OSCE cases demonstrate sufficient stability for reuse, continuous monitoring is essential to ensure the accuracy of score interpretations and decisions. The study provides an objective threshold for detecting concerning levels of IPD and underscores the importance of addressing examiner scoring effects in OSCE assessments. The MFRM model offers a robust framework for tracking and mitigating IPD, contributing to the validity and reliability of OSCEs in evaluating clinical competence.
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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 | 0,057 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».