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Enregistrement W4414022306 · doi:10.1136/bmjopen-2024-096799

Validity evidence for communication skills assessment in health professions education: a scoping review

2025· review· en· W4414022306 sur OpenAlexaff
Linda Dorrestein, Zoë De Mol, Maureen Wichtel, Julie Cary, Courtney A. Vengrin, Elpida Artemiou, Cindy L. Adams, Heather Ganshorn, Jason B. Coe, Herman W. Barkema, Kent G. Hecker

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical educationPublic healthHealth professionsNursingFamily medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Communication skills assessment (CSA) is essential for ensuring competency, guiding educational practices and safeguarding regulatory compliance in health professions education (HPE). However, there appears to be heterogeneity in the reporting of validity evidence from CSA methods across the health profession that complicates our interpretation of the quality of assessment methods. Our objective was to map reliability and validity evidence from scores of CSA methods that have been reported in HPE. DESIGN: Scoping review. DATA SOURCES: MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, ERIC, CAB Abstracts and Scopus databases were searched up to March 2024. ELIGIBILITY CRITERIA: We included studies, available in English, that reported validity evidence (content-related, internal structure, relationship with other variables, response processes and consequences) for CSA methods in HPE. There were no restrictions related to date of publication. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two independent reviewers completed data extraction and assessed study quality using the Medical Education Research Study Quality Instrument. Data were reported using descriptive analysis (mean, median, range). RESULTS: A total of 146 eligible studies were identified, including 98 394 participants. Most studies were conducted in human medicine (124 studies) and participants were mostly undergraduate students (85 studies). Performance-based, simulated, inperson CSA was most prevalent, comprising 115 studies, of which 68 studies were objective structured clinical examination-based. Other types of methods that were reported were workplace-based assessment; asynchronous, video-based assessment; knowledge-based assessment and performance-based, simulated, virtual assessment. Included studies used a diverse range of communications skills frameworks, rating scales and raters. Internal structure was the most reported source of validity evidence (130 studies (90%), followed by content-related (108 studies (74%), relationships with other variables (86 studies (59%), response processes (15 studies (10%) and consequences (16 studies (11%). CONCLUSIONS: This scoping review identified gaps in the sources of validity evidence related to assessment method that have been used to support the use of CSA methods. These gaps could be addressed by studies explicitly defining the communication skill construct(s) assessed, clarifying the validity source(s) reported and defining the intended purpose and use of the scores (ie, for learning and feedback, for decision making purposes). Our review provides a map where targeted CSA development and support are needed. Limitations of the evidence come from score interpretation being constrained by the heterogeneity of the definition of communication skills across the health professions and the reporting quality of the studies.

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)0,151
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,552
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1510,552
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,014
Bibliométrie0,0420,031
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,490
Tête enseignante GPT0,702
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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