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Enregistrement W1977870281 · doi:10.1111/anae.13015

Cognitive Aids in Medicine Assessment Tool (CMAT): preliminary validation of a novel tool for the assessment of emergency cognitive aids

2015· article· en· W1977870281 sur OpenAlexaff
Denis Evans, R. McCahon, Mark Barley, Andrew Norris, Ankur Khajuria, Iain Moppett

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaMedicineUsabilityChecklistDelphi methodReliability (semiconductor)Content validityCognitionMedical emergencyPsychometricsComputer scienceClinical psychologyPsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applying human factors principles to the design of clinical emergency guidelines is important. The UK Civil Aviation Authority uses a Checklist Assessment Tool for evaluating the content and usability of emergency drills before introduction into service on aircraft. We hypothesised that this model could be used to develop a generic medical tool. A three-stage modified Delphi process was used to adapt the above tool for use in designing medical emergency guidelines. The resulting Cognitive aids in Medicine Assessment Tool was then used to score and rank seven published difficult airway guidelines; the scores were used to assess its validity and reliability. Pearson's rank coefficient between these scores and scores from independent assessors was 0.89 (p = 0.007). Internal consistency, as assessed by Cronbach's alpha, was 0.74, 0.96 and 0.72 for the tool's three constituent domains of physical characteristics, content and layout/format, respectively. Inter-rater reliability, as assessed by Cohen's kappa, ranged from 0.33 to 0.72. The adoption of our tool has the potential to improve the usability of medical emergency guidelines.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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