The Validity of Performance Assessments Using Simulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The authors wished to determine whether a simulator-based evaluation technique assessing clinical performance could demonstrate construct validity and determine the subjects' perception of realism of the evaluation process. METHODS: Research ethics board approval and informed consent were obtained. Subjects were 33 university-based anesthesiologists, 46 community-based anesthesiologists, 23 final-year anesthesiology residents, and 37 final-year medical students. The simulation involved patient evaluation, induction, and maintenance of anesthesia. Each problem was scored as follows: no response to the problem, score = 0; compensating intervention, score = 1; and corrective treatment, score = 2. Examples of problems included atelectasis, coronary ischemia, and hypothermia. After the simulation, participants rated the realism of their experience on a 10-point visual analog scale (VAS). RESULTS: After testing for internal consistency, a seven-item scenario remained. The mean proportion scoring correct answers (out of 7) for each group was as follows: university-based anesthesiologists = 0.53, community-based anesthesiologists = 0.38, residents = 0.54, and medical students = 0.15. The overall group differences were significant (P < 0.0001). The overall realism VAS score was 7.8. There was no relation between the simulator score and the realism VAS (R = -0.07, P = 0.41). CONCLUSIONS: The simulation-based evaluation method was able to discriminate between practice categories, demonstrating construct validity. Subjects rated the realism of the test scenario highly, suggesting that familiarity or comfort with the simulation environment had little or no effect on performance.
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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 | 0,027 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».