Equity and Longitudinal Assessments: Perspectives from Physician Assistants/Associates (PAs) Participating in PANRE-LA
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Longitudinal assessments (LAs) may offer more flexibility and unique opportunities to enhance equity. Although prior findings on LAs demonstrate that they foster learning, limited research exists on potential differences in examinee perspectives by demographics and practice characteristics. Addressing this research gap is vital to ensuring that examinees from different backgrounds equally derive learning benefits from LAs. Methods: We evaluated potential differences in perspectives and experiences of physician assistants/associates (PAs) participating in the PA National Recertifying Examination Longitudinal Assessment (PANRE-LA) program, considering a wide range of demographic and practice characteristics. Results: Over 90% agreed that this type of assessment provides a learning experience, helps to identify gaps, provides an opportunity to improve, aligns with a lifelong learning perspective, and keeps core medical knowledge up-to-date. Approximately 84% believed it helps them to be a better practitioner, and 78.7% either anticipated or had applied learning from PANRE-LA to their clinical practice. Discussion: Our findings suggest that PAs across diverse demographics and practice characteristics equally derive self-reported learning benefits from PANRE-LA. LAs, due to their formative components, may provide unique opportunities to promote equity in knowledge acquisition, foster continuous learning, and ultimately contribute to improved patient care.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».