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Enregistrement W4402812291 · doi:10.1097/acm.0000000000005884

Gender Differences in Clinical Performance Assessment of Internal Medicine Residents: A Longitudinal Analysis of the Influence of Faculty and Trainee Gender

2024· article· en· W4402812291 sur OpenAlexaff
Robin Klein, Katherine A. Julian, Jennifer Koch, Erin D. Snyder, Simerjot K Jassal, Wendy Simon, Alex Millard, Brian Uthlaut, Sherri‐Ann M. Burnett‐Bowie, Nneka N. Ufere, Sarah Alba-Nguyen, Anna Volerman, Vanessa Thompson, Anshul Kumar, Barry White, Yoon Soo Park, Kerri Palamara

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercentileFamily medicineInterpersonal communicationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,347 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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