MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131401596 · doi:10.3109/01421590903199718

A novel assessment of an evidence-based practice course using an authentic assignment

2010· article· en· W2131401596 sur OpenAlexaff
Valérie Dory, Robert Gagnon, Thérèse de Foy, Corentin Duyver, Sophie Leconte

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)Medical educationPsychologyMedicineMathematics educationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence-based practice (EBP) is now a component of most medical curricula. Summative assessment instruments are often of debatable quality, do not cover the full spectrum of EBP or lack authenticity. AIM: To develop and evaluate the quality of an authentic assessment instrument for use in summative assessment of general practice trainees. METHODS: An assignment was designed based on the ask, acquire, appraise and apply steps of EBP. Content validity was evaluated by external EBP experts. Concurrent validity was tested with the Fresno test. Inter-rater agreement and internal consistency were measured. Acceptability and feasibility were also assessed. RESULTS: EBP experts agreed that the instrument had good content validity. Concurrent validity was good (disattenuated intraclass correlation coefficient 0.75). Inter-rater agreement varied from 0.70 to 0.83. Internal consistency was high (Cronbach's alpha 0.70-0.86). The procedure was feasible but only moderately acceptable to students. CONCLUSION: Our authentic assignment provided a valid, reliable and feasible procedure to assess our students. Acceptability was moderate, probably due to teething problems in instructions given and unfamiliarity with the format. Consequential validity data are lacking and would be of value. Our instrument could be an interesting alternative to other validated tests that may be less authentic.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical TeacherMême sujetHealth Sciences Research and EducationTravaux en français237 207