On the Assessment of Paramedic Competence: A Narrative Review with Practice Implications
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Paramedicine is experiencing significant growth in scope of practice, autonomy, and role in the health care system. Despite clinical governance models, the degree to which paramedicine ultimately can be safe and effective will be dependent on the individuals the profession deems suited to practice. This creates an imperative for those responsible for these decisions to ensure that assessments of paramedic competence are indeed accurate, trustworthy, and defensible. PURPOSE: The purpose of this study was to explore and synthesize relevant theoretical foundations and literature informing best practices in performance-based assessment (PBA) of competence, as it might be applied to paramedicine, for design or evaluation of assessment programs. METHODS: A narrative review methodology was applied to focus intentionally, but broadly, on purpose relevant, theoretically derived research that could inform assessment protocols in paramedicine. Primary and secondary studies from a number of health professions that contributed to and informed best practices related to the assessment of paramedic clinical competence were included and synthesized. RESULTS: Multiple conceptual frameworks, psychometric requirements, and emerging lines of research are forwarded. Seventeen practice implications are derived to promote understanding as well as best practices and evaluation criteria for educators, employers, and/or licensing/certifying bodies when considering the assessment of paramedic competence. CONCLUSIONS: The assessment of paramedic competence is a complex process requiring an understanding, appreciation for, and integration of conceptual and psychometric principles. The field of PBA is advancing rapidly with numerous opportunities for research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».