Objective Structured Clinical Examinations practices across Canadian medical schools: a national overview
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs) are crucial in assessing clinical competencies, but their implementation varies widely across medical schools. This work examines OSCE practices across Canadian medical schools, focusing on frequency, type, and timing. Methods: A survey was conducted among all 17 Canadian medical schools through the AFMC Clinical Skills Working Group. Data were collected during the 2023-2024 academic year. Details on OSCEs implementation during pre-clerkship and clerkship phases, categorized as formative or summative, and on the timing of final OSCEs was collected. Descriptive statistics were used to analyze the data. Results: The median number of OSCEs per school was four, with one-third formative and two-thirds summative. Pre-clerkship assessments were split between formative and summative OSCEs, while 78% of clerkship OSCEs were summative. Timing of a program's final OSCE varied: 35% occurred before the last year, while 65% took place in the final year, predominantly in the second half. All final OSCEs were summative. Discussion and Conclusion: Variability in OSCE implementation likely reflects differing curricular approaches and institutional constraints. This work demonstrated a more balanced proportion of formative and summative assessments during pre-clerkship, indicating a desire to provide students with opportunities learn from feedback during their early training years. During clerkship, the focus shifted towards summative assessments. The later emphasis on summative OSCEs may highlight a focus on certifying competence at the cost of reduced opportunities for formative feedback. Medical schools may use these findings as guidance when building their programs of assessment.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».