The Development and Testing of a Performance Checklist to Assess Neonatal Resuscitation Megacode Skill
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this work was to develop and assess the feasibility, reliability, and validity of a brief performance checklist to evaluate skills during a simulated neonatal resuscitation ("megacode") for the Neonatal Resuscitation Program of the American Academy of Pediatrics. METHODS: A performance checklist of items was created, validated, and modified in sequential phases involving: an expert committee, review, and feedback by Neonatal Resuscitation Program instructors for feasibility and criticality and use of the performance checklist by Neonatal Resuscitation Program instructors reviewing videotaped megacodes. The final 20-item performance checklist used a 3-point scale and was assessed by student and instructor volunteers. Megacode scores, the NRP multiple-choice examination scores, student assessments of their ability and performance, and sociodemographic descriptors for both students and instructors were collected. Data were analyzed descriptively. In addition, we assessed the megacode score internal consistency reliability, the correlations between megacode and multiple-choice examination scores, and the variance in scores based on instructor and student characteristics. RESULTS: A total of 468 students and 148 instructors volunteered for the study. The instrument was reliable and internally consistent. Student's scores were high on most items. There was a significant but low correlation between the megacode score and the written knowledge examination. Instructor and student characteristics had little effect on the variance in scores. CONCLUSIONS: This performance checklist provides a feasible assessment tool. There is evidence for its reliability and validity.
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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 | 0,023 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».