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Enregistrement W4413369633 · doi:10.4300/jgme-d-24-00759.1

Assessing Geriatric Competencies in Residents: Validating the 5Ms Dimensions

2025· article· en· W4413369633 sur OpenAlexaff
Sarah Montreuil, Éric Marchand, Pascal W. M. Van Gerven, Alexandre Lafleur

Notice bibliographique

RevueJournal of Graduate Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINEMedicineMedical educationGeriatric carePsychologyFamily medicineGerontologyNursingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Despite undergraduate training in geriatric care, gaps persist throughout residency, highlighting limitations of current assessment methods in evaluating medical expertise across geriatric dimensions. Objective We developed a case-based assessment using the geriatric 5Ms framework (Mind, Mobility, Medications, Multicomplexity, Matters Most), aligned with undergraduate objectives and North American internal medicine milestones. We present feasibility data and preliminary validity evidence of using the geriatric 5Ms framework to evaluate residents’ geriatric medical expertise. Methods During a 2023 mandatory academic session at a single site, 68 first- to third-year internal medicine residents were randomly assigned to complete assessment and management plans for 3 of 6 geriatric cases within 1 hour. Two blinded educators rated performance on 5Ms dimensions and non-geriatric medical expertise using a 3-level rating scale (0 to 2). We collected feasibility data (logistical integration, participation rates, time to design cases, rate responses) and validity evidence, based on Messick’s framework, in part through a post-assessment questionnaire. Results Sixty-five residents completed 3 cases each, and 3 residents completed 2 cases each, resulting in 201 total cases, each integrating all 5Ms dimensions. Scores across the 5Ms dimensions ranged from 0.8 to 1.3, indicating partial assessment and management. All 5Ms dimensions (mean=1.1, SD=0.3) scored significantly lower than non-geriatric medical expertise (mean=1.5; SD=0.3; t (64)=9.58; P <.001). Interrater reliability was moderate to strong (ICC=0.67-0.85, P <.001). Most residents rated the cases (59 of 67, 88%; mean=4.4; SD=0.7) and the assessment (56 of 67, 84%; mean=4.1; SD=0.7) as representative of clinical practice. Conclusions A case-based assessment using the geriatric 5Ms framework demonstrated feasibility and preliminary validity for evaluating residents’ geriatric medical expertise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,384 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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