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Enregistrement W2314095745 · doi:10.3928/15428877-20120315-02

Psychometric Properties of a New Tool to Assess Task-Specific and Global Competency in Cataract Surgery

2012· article· en· W2314095745 sur OpenAlexaff
Dan B. Rootman, Kay Lam, Marisa Sit, Eugene Liu, Adam Dubrowski, Wai‐Ching Lam

Notice bibliographique

RevueOphthalmic surgery, lasers & imaging retina · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaFace validityConstruct validityIntraclass correlationContent validityScale (ratio)Reliability (semiconductor)Delphi methodTask (project management)Internal consistencyCataract surgeryCurriculumPsychologyMedicinePsychometricsApplied psychologyMedical educationClinical psychologyComputer scienceOphthalmologyArtificial intelligencePedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: To establish and validate an assessment tool of cataract surgery performed by residents suitable for a competency-based curriculum. PATIENTS AND METHODS: A three-component evaluation tool was created based on review of the literature and was refined using a modified Delphi technique. Faculty surgeons viewed two videos of cataract surgery, performed by a novice and an expert, and completed the evaluation tool. Results were analyzed for the psychometric properties. RESULTS: Evaluators concluded the scale had excellent face validity. Construct validity showed the scale to reliably distinguish (P < .001) between novice (30.3 ± 6.1) and experienced (48.3 ± 7.2) surgeons. Internal consistency of the scale was high, with Cronbach's alpha equal to 0.981. Inter-rater reliability was high with an intraclass correlation coefficient equal to 0.811 (F(df) = 53.2 (25), P < .001). CONCLUSION: The tool has excellent face validity, content validity, and reliability. Its task-specific, global-index scale and quantitative data form make it a valuable tool to assess residents' surgical skills.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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