Establishing assessment criteria for clinical reasoning in orthopedic manual physical therapy: a consensus-building study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Clinical reasoning (CR) represents one of the core components of clinical competence in Orthopaedic Manual Physical Therapy (OMPT). While education standards have been developed to guide curricular design, assessment of CR has not yet been standardized. Without theory-informed and rigorously developed measures, the certification of OMPTs lacks credibility and is less defensible. The purpose of this study was to use a theory-informed approach to generate assessment criteria for developing new assessment tools to evaluate CR in OMPT. METHODS: A list of assessment criteria was generated based on international education standards and multiple theoretical perspectives. A modified Delphi method was used to gain expert consensus on the importance of these assessment criteria for the assessment of CR in OMPT. The OMPTs from 22 countries with experience in assessing CR were invited to participate in three rounds of online questionnaires to rate their level of agreement with these criteria. Responses were tabulated to analyze degree of consensus and internal consistency. RESULTS: Representatives from almost half of the OMPT member organizations (MO) participated in three rounds of the Delphi. High levels of agreement were found among respondents regarding the importance and feasibility of most assessment criteria. There was high internal consistency among items within the proposed item subgroupings. DISCUSSION: A list of assessment criteria has been established that will serve as a framework for developing new assessment tools for CR assessment in OMPT. These criteria will be important for guiding the design of certification processes in OMPT as well as other episodes of CR assessment throughout OMPT training.
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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 | 0,322 | 0,436 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».