Development of the Canadian Physiotherapy Assessment of Clinical Performance: A New Tool to Assess Physiotherapy Students' Performance in Clinical Education
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,022 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».