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Enregistrement W2184620519 · doi:10.3138/ptc.2014-29e

Development of the Canadian Physiotherapy Assessment of Clinical Performance: A New Tool to Assess Physiotherapy Students' Performance in Clinical Education

2015· article· en· W2184620519 sur OpenAlexaffvenueabout
Brenda Mori, Dina Brooks, Kathleen E. Norman, Jodi Herold, Dorcas Beaton

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodInterviewDelphiMedical educationRating scaleValuation (finance)Cognitive interviewPsychologyPhysical therapyMedicineCognitionComputer sciencePolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop the first draft of a Canadian tool to assess physiotherapy (PT) students' performance in clinical education (CE). Phase 1: to gain consensus on the items within the new tool, the number and placement of the comment boxes, and the rating scale; Phase 2: to explore the face and content validity of the draft tool. METHODS: Phase 1 used the Delphi method; Phase 2 used cognitive interviewing methods with recent graduates and clinical instructors (CIs) and detailed interviews with clinical education and measurement experts. RESULTS: Consensus was reached on the first draft of the new tool by round 3 of the Delphi process, which was completed by 21 participants. Interviews were completed with 13 CIs, 6 recent graduates, and 7 experts. Recent graduates and CIs were able to interpret the tool accurately, felt they could apply it to a recent CE experience, and provided suggestions to improve the draft. Experts provided salient advice. CONCLUSIONS: The first draft of a new tool to assess PT students in CE, the Canadian Physiotherapy Assessment of Clinical Performance (ACP), was developed and will undergo further development and testing, including national consultation with stakeholders. Data from Phase 2 will contribute to developing an online education module for CIs and students.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,383 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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