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Enregistrement W2028787956 · doi:10.1111/medu.12621

A systematic review of validity evidence for checklists versus global rating scales in simulation‐based assessment

2015· review· en· W2028787956 sur OpenAlexaff
Jonathan S. Ilgen, Irene Ma, Rose Hatala, David A. Cook

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistContext (archaeology)Confidence intervalMedicineReliability (semiconductor)MEDLINESystematic reviewValidityPsychometricsPsychologyClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: The relative advantages and disadvantages of checklists and global rating scales (GRSs) have long been debated. To compare the merits of these scale types, we conducted a systematic review of the validity evidence for checklists and GRSs in the context of simulation-based assessment of health professionals. METHODS: We conducted a systematic review of multiple databases including MEDLINE, EMBASE and Scopus to February 2013. We selected studies that used both a GRS and checklist in the simulation-based assessment of health professionals. Reviewers working in duplicate evaluated five domains of validity evidence, including correlation between scales and reliability. We collected information about raters, instrument characteristics, assessment context, and task. We pooled reliability and correlation coefficients using random-effects meta-analysis. RESULTS: We found 45 studies that used a checklist and GRS in simulation-based assessment. All studies included physicians or physicians in training; one study also included nurse anaesthetists. Topics of assessment included open and laparoscopic surgery (n = 22), endoscopy (n = 8), resuscitation (n = 7) and anaesthesiology (n = 4). The pooled GRS-checklist correlation was 0.76 (95% confidence interval [CI] 0.69-0.81, n = 16 studies). Inter-rater reliability was similar between scales (GRS 0.78, 95% CI 0.71-0.83, n = 23; checklist 0.81, 95% CI 0.75-0.85, n = 21), whereas GRS inter-item reliabilities (0.92, 95% CI 0.84-0.95, n = 6) and inter-station reliabilities (0.80, 95% CI 0.73-0.85, n = 10) were higher than those for checklists (0.66, 95% CI 0-0.84, n = 4 and 0.69, 95% CI 0.56-0.77, n = 10, respectively). Content evidence for GRSs usually referenced previously reported instruments (n = 33), whereas content evidence for checklists usually described expert consensus (n = 26). Checklists and GRSs usually had similar evidence for relations to other variables. CONCLUSIONS: Checklist inter-rater reliability and trainee discrimination were more favourable than suggested in earlier work, but each task requires a separate checklist. Compared with the checklist, the GRS has higher average inter-item and inter-station reliability, can be used across multiple tasks, and may better capture nuanced elements of expertise.

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)0,108
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,401
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1080,401
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,022
Bibliométrie0,0190,017
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations328
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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