Using a Delphi Method to Develop Competencies: The Case of Domestic
Notice bibliographique
Résumé
Background: The past decades have occasioned an explosion of research on Domestic Violence and the health care response. It has become clear that abused women are frequently seen in emergency departments, yet despite the research, the prevalence of the issue among patients, its serious health consequences, and the need for training acknowledged by numerous medical organizations, there is no standardized curriculum for training health care providers, nor an articulated set of competencies to guide curricular development. Objectives: To develop evidence-based competencies on Domestic Violence relevant to health care providers, particularly those in emergency department settings. Methods: Following a modified Delphi process, we completed a literature review for the years 2001-2006 to determine evidence-based practices. Next, an expert panel extracted relevant competencies from the reviewed literature. The competencies were confirmed through consultation with 66 stakeholders across the province of Ontario. Results: Forty-four respondents provided concrete feedback on the competencies, confirming their importance and validity. Conclusion: This paper describes a comprehensive methodological approach to the challenge of developing competencies in DV relevant to health care providers practicing in emergency department settings. The development of competencies is an important first step in the development of a common, standardized, evidence-based medical curriculum.
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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 | 0,144 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».