Gender Differences in Clinical Performance Assessment of Internal Medicine Residents: A Longitudinal Analysis of the Influence of Faculty and Trainee Gender
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Competency-based medical education relies on equitable assessment. This study examined the influence of faculty and trainee gender on assessments of internal medicine (IM) resident performance over time. METHOD: A longitudinal analysis of clinical performance assessments from 7 U.S. IM residency programs (July 2014-June 2019) was conducted. Core competency scores (patient care [PC], medical knowledge [MK], practice-based learning and improvement [PBLI], systems-based practice [SBP], professionalism [PROF], and interpersonal and communication skills [ICS]) were standardized across programs. Cross-classified mixed-effects linear regression evaluated the relationship between gender and standardized competency scores within training programs, while adjusting for multiple variables including IM In Training Examination percentile rank. RESULTS: Data included 9,346 evaluations by 1,011 faculty (552 [55%] men, 459 [45%] women) for 664 residents (358 [54%] men, 306 [46%] women). Initially, women residents' scores were significantly lower than men's in PC (estimated difference [standard error], -0.097 [0.033]; P = .004), MK (-0.145 [0.034], P < .001), and PBLI (-0.090 [0.040], P = .022). PC, MK, PBLI, and SBP scores increased more over time for women residents than men (PC: 0.050 [0.015], P = .001; MK: 0.052 [0.015], P = .001; PBLI: 0.036 [0.018], P = .048; SBP: 0.036 [0.016], P = .027). PROF and ICS scores were comparable across gender. There was a significant interaction between faculty gender and postgraduate year (PGY) across all competencies but none between resident gender, faculty gender, and PGY, indicating that men and women faculty rated residents differently over time but were consistent in how they rated men and women residents. CONCLUSIONS: Gender-based assessment differences were variable across competencies and time. Women residents had lower scores initially but greater gains in "hard skill" (MK, PC, and PBLI) than in "soft skill" (ICS and PROF) competencies, suggesting assessment inequities. Efforts to ensure equitable assessment are needed.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».