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Enregistrement W2021750853 · doi:10.1097/00000542-200107000-00011

The Validity of Performance Assessments Using Simulation

2001· article· en· W2021750853 sur OpenAlexaff
J. Hugh Devitt, Matt M. Kurrek, Marsha M. Cohen, Doreen Cleave‐Hogg

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReliability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,279 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations158
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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