Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of high-fidelity simulation is emerging as an effective approach to competency-based assessment in medical education. We aimed to develop and validate a modifiable anchored global assessment scoring tool for simulation-based Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs) of resuscitation competence in postgraduate emergency medicine (EM) trainees. METHODS: The Queen's Simulation Assessment Tool was developed using a modified Delphi technique with a panel of EM physicians. Ten standardized resuscitation OSCE scenarios were administered to EM trainees, and their video-recorded performances were scored by 3 independent and blinded EM attending physicians using the Queen's Simulation Assessment Tool. Correlational analyses and analysis of variance were applied to measure the discriminatory capabilities and interrater reliability of each scenario. A fully crossed generalizability study was conducted for each examination. RESULTS: Emergency medicine postgraduate trainees at Queen's University (n = 19-25 per station) participated in the study over 3 years. Interrater reliability showed acceptable levels of agreement for each scenario (mean Spearman ρ = 0.75 [0.63-0.87]; mean interclass correlation coefficient, 0.69 [0.58-0.87]). Discriminatory validity was strong, with senior residents outperforming junior residents in all but 1 of the 10 scenarios. Generalizability studies found the trainee and trainee by scenario interactions as the largest contributors to variance, with G coefficients ranging from 0.67 to 0.84. Resident trainees reported comfort being assessed in the simulation environment (3.8/5) and found the simulation-based examination valuable to their learning (4.6/5). CONCLUSIONS: This study describes the development and validation of a novel modifiable anchored global assessment scoring tool for simulation-based OSCE assessment of resuscitation competence in postgraduate EM trainees.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle