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Enregistrement W1915533576 · doi:10.1155/2015/391459

Validation of the Continuum of Care Conceptual Model for Athletic Therapy

2015· article· en· W1915533576 sur OpenAlexaff
Mark R. Lafave, Dale J. Butterwick, Breda Eubank

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContinuum of careConceptual modelPsychologyEpistemologyHealth carePhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Utilization of conceptual models in field-based emergency care currently borrows from existing standards of medical and paramedical professions. The purpose of this study was to develop and validate a comprehensive conceptual model that could account for injuries ranging from nonurgent to catastrophic events including events that do not follow traditional medical or prehospital care protocols. The conceptual model should represent the continuum of care from the time of initial injury spanning to an athlete's return to participation in their sport. Finally, the conceptual model should accommodate both novices and experts in the AT profession. This paper chronicles the content validation steps of the Continuum of Care Conceptual Model for Athletic Therapy (CCCM-AT). The stages of model development were domain and item generation, content expert validation using a three-stage modified Ebel procedure, and pilot testing. Only the final stage of the modified Ebel procedure reached a priori 80% consensus on three domains of interest: (1) heading descriptors; (2) the order of the model; (3) the conceptual model as a whole. Future research is required to test the use of the CCCM-AT in order to understand its efficacy in teaching and practice within the AT discipline.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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