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Enregistrement W4402339813 · doi:10.1080/10872981.2024.2396166

Recommendations to address and research systemic bias in assessment: perspectives from directors of research in medical education

2024· article· en· W4402339813 sur OpenAlexaboutno aff
Fei Chen, Celia Laird O’Brien, Maria A. Blanco, Kathryn N. Huggett, Donna B. Jeffe, Martin Pusic, Judith Brenner

Notice bibliographique

RevueMedical Education Online · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationMedical researchMedicinePsychologyEngineering ethicsEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Addressing systemic bias in medical school assessment is an urgent task for medical education. This paper outlines recommendations on topic areas for further research on systemic bias, developed from a workshop discussion at the 2023 annual meeting of the Society of Directors of Research in Medical Education. MATERIALS AND METHODS: During the workshop, directors engaged in small-group discussions on guidelines to address bias in assessment practices following a proposed categorization of 'Do's,' 'Don'ts,' and 'Don't knows' and listed their insights using anonymous sticky notes, which were shared and discussed with the larger group of participants. The authors performed a content analysis of the notes through deductive and inductive coding. We reviewed and discussed our analysis to reach consensus. RESULTS: The workshop included 31 participants from 28 institutions across the US and Canada, generating 51 unique notes. Participants identified 23 research areas in need of further study. The inductive analysis of proposed research areas revealed four main topics: 1) The role of interventions, including pre-medical academic interventions, medical-education interventions, assessment approaches, and wellness interventions; 2) Professional development, including the definition and assessment of professionalism and professional identity formation; 3) Context, including patient care and systemic influences; and 4) Research approaches. DISCUSSION: While limited to data from a single workshop, the results offered perspectives about areas for further research shared by a group of directors of medical education research units from diverse backgrounds. The workshop produced valuable insights into the need for more evidence-based interventions that promote more equitable assessment practices grounded in real-world situations and that attenuate the effects of bias.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,502
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,537
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5020,537
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0180,036
Communication savante0,0380,056
Science ouverte0,0120,024
Intégrité de la recherche0,0340,047
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,425 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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