Assessing procedural skills in context: exploring the feasibility of an Integrated Procedural Performance Instrument (IPPI)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The assessment of clinical procedural skills has traditionally focused on technical elements alone. However, in real practice, clinicians are expected to be able to integrate technical with communication and other professional skills. We describe an integrated procedural performance instrument (IPPI), where clinicians are assessed on 12 clinical procedures in a simulated clinical setting which combines simulated patients (SPs) with inanimate models or items of medical equipment. Candidates are observed remotely by assessors whose data are fed back to the clinician within 24 hours of the assessment. This paper describes the feasibility of IPPI. RESULTS: A full-scale IPPI and 2 pilot studies with trainee and qualified health care professionals has yielded an extensive data set including 585 scenario evaluations from candidates, 60 from clinical assessors and 31 from simulated patients (SPs). Interview and questionnaire data showed that for the majority of candidates IPPI provided a powerful and valuable learning experience. Realism was rated highly. Remote and real-time assessment worked effectively, although for some procedures limited camera resolution affected observation of fine details. DISCUSSION: IPPI offers an innovative approach to assessing clinical procedural skills. Although resource-intensive, it has the potential to provide insight into individual's performance over a spectrum of clinical scenarios and at no risk to the safety of patients. Additional benefits of IPPI include assessment in real time from experts (allowing remote rating by external examiners) as well as provision of feedback from simulated patients.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».