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Enregistrement W2100881081 · doi:10.1177/0163278713518942

Notes From the Field

2014· article· en· W2100881081 sur OpenAlexaff
Irene Ma, Nadia Zalunardo, Mary Brindle, Rose Hatala, Kevin McLaughlin

Notice bibliographique

RevueEvaluation & the Health Professions · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModalitiesChecklistModality (human–computer interaction)Video recordingReliability (semiconductor)Video qualityMedicineMedical physicsComputer sciencePsychologyMultimediaArtificial intelligenceCognitive psychologyOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blinded assessments of technical skills using video-recordings may offer more objective assessments than direct observations. This study seeks to compare these two modalities. Two trained assessors independently assessed 18 central venous catheterization performances by direct observation and video-recorded assessments using two tools. Although sound quality was deemed adequate in all videos, portions of the video for wire handling and drape handling were frequently out of view (n = 13, 72% for wire-handling; n = 17, 94% for drape-handling). There were no differences in summary global rating scores, checklist scores, or pass/fail decisions for either modality (p > 0.05). Inter-rater reliability was acceptable for both modalities. Of the 26 discrepancies identified between direct observation and video-recorded assessments, three discrepancies (12%) were due to inattention during video review, while one (4%) discrepancy was due to inattention during direct observation. In conclusion, although scores did not differ between the two assessment modalities, techniques of video-recording may significantly impact individual items of assessments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,336 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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