Le potentiel diagnostique des questions d’un test de concordance de scripts pour évaluer le raisonnement clinique infirmier
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Pour guider les programmes de formation, il est nécessaire de pouvoir poser une évaluation diagnostique du raisonnement clinique des infirmières. Or, les outils disponibles à cet effet présentent des problèmes majeurs. Un outil d’évaluation novateur, le test de concordance de script, constitue une avenue prometteuse. But : Explorer la possibilité d’utiliser les questions d’un test de concordance de script comme outil d’évaluation diagnostique du raisonnement clinique d’étudiantes infirmières. Données : Des transcriptions d’entrevues réalisées auprès d’infirmières et d’étudiantes infirmières (n = 55) ont été récupérées d’une étude antérieure[1]. Ces entrevues consistaient en la verbalisation à voix haute des pensées des participantes alors qu’elles répondaient à des questions d’un test de concordance de script. Analyse : Les transcriptions ont été codées afin d’identifier les catégories et les stratégies de pensée utilisées par les participantes pour répondre aux questions du test de concordance de script. Puis, des matrices Q ont été constituées afin de formaliser les relations entre les catégories/stratégies de pensée et les questions du test pour chacun des groupes de participantes. Résultats : Chaque groupe de participantes a utilisé différemment les catégories et stratégies de pensée pour répondre aux questions du test. Les questions du test pourraient permettre d’évaluer les forces et les faiblesses des étudiantes en lien avec des processus cognitifs spécifiques à leur niveau de développement. Le raisonnement des expertes est trop différent de celui des étudiantes pour être utilisé comme point de référence. Conclusions : Les étudiantes infirmières utilisent des catégories et stratégies de pensée différentes selon les groupes, et certaines questions d’un TCS présentent un potentiel diagnostique pour évaluer le raisonnement clinique infirmier niveau par niveau (1ère, 2e, et 3e année).
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 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 | 0,047 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».