Development and testing of an assessment instrument for the formative peer review of significant event analyses
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To establish the content validity and specific aspects of reliability for an assessment instrument designed to provide formative feedback to general practitioners (GPs) on the quality of their written analysis of a significant event. METHODS: Content validity was quantified by application of a content validity index. Reliability testing involved a nested design, with 5 cells, each containing 4 assessors, rating 20 unique significant event analysis (SEA) reports (10 each from experienced GPs and GPs in training) using the assessment instrument. The variance attributable to each identified variable in the study was established by analysis of variance. Generalisability theory was then used to investigate the instrument's ability to discriminate among SEA reports. RESULTS: Content validity was demonstrated with at least 8 of 10 experts endorsing all 10 items of the assessment instrument. The overall G coefficient for the instrument was moderate to good (G>0.70), indicating that the instrument can provide consistent information on the standard achieved by the SEA report. There was moderate inter-rater reliability (G>0.60) when four raters were used to judge the quality of the SEA. CONCLUSIONS: This study provides the first steps towards validating an instrument that can provide educational feedback to GPs on their analysis of significant events. The key area identified to improve instrument reliability is variation among peer assessors in their assessment of SEA reports. Further validity and reliability testing should be carried out to provide GPs, their appraisers and contractual bodies with a validated feedback instrument on this aspect of the general practice quality agenda.
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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 | 0,308 | 0,406 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».