Debriefing Assessment for Simulation in Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study examined the reliability of the scores of an assessment instrument, the Debriefing Assessment for Simulation in Healthcare (DASH), in evaluating the quality of health care simulation debriefings. The secondary objective was to evaluate whether the instrument's scores demonstrate evidence of validity. METHODS: Two aspects of reliability were examined, interrater reliability and internal consistency. To assess interrater reliability, intraclass correlations were calculated for 114 simulation instructors enrolled in webinar training courses in the use of the DASH. The instructors reviewed a series of 3 standardized debriefing sessions. To assess internal consistency, Cronbach α was calculated for this cohort. Finally, 1 measure of validity was examined by comparing the scores across 3 debriefings of different quality. RESULTS: Intraclass correlation coefficients for the individual elements were predominantly greater than 0.6. The overall intraclass correlation coefficient for the combined elements was 0.74. Cronbach α was 0.89 across the webinar raters. There were statistically significant differences among the ratings for the 3 standardized debriefings (P < 0.001). CONCLUSIONS: The DASH scores showed evidence of good reliability and preliminary evidence of validity. Additional work will be needed to assess the generalizability of the DASH based on the psychometrics of DASH data from other settings.
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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 | 0,025 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».