Validity Evidence for the Neuro-Endoscopic Ventriculostomy Assessment Tool (NEVAT)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing demand for transparent and standardized methods for evaluating surgical competence prompted the construction of the Neuro-Endoscopic Ventriculostomy Assessment Tool (NEVAT). OBJECTIVE: To provide validity evidence of the NEVAT by reporting on the tool's internal structure and its relationship with surgical expertise during simulation-based training. METHODS: The NEVAT was used to assess performance of trainees and faculty at an international neuroendoscopy workshop. All participants performed an endoscopic third ventriculostomy (ETV) on a synthetic simulator. Participants were simultaneously scored by 2 raters using the NEVAT procedural checklist and global rating scale (GRS). Evidence of internal structure was collected by calculating interrater reliability and internal consistency of raters' scores. Evidence of relationships with other variables was collected by comparing the ETV performance of experts, experienced trainees, and novices using Jonckheere's test (evidence of construct validity). RESULTS: Thirteen experts, 11 experienced trainees, and 10 novices participated. The interrater reliability by the intraclass correlation coefficient for the checklist and GRS was 0.82 and 0.94, respectively. Internal consistency (Cronbach's α) for the checklist and the GRS was 0.74 and 0.97, respectively. Median scores with interquartile range on the checklist and GRS for novices, experienced trainees, and experts were 0.69 (0.58-0.86), 0.85 (0.63-0.89), and 0.85 (0.81-0.91) and 3.1 (2.5-3.8), 3.7 (2.2-4.3) and 4.6 (4.4-4.9), respectively. Jonckheere's test showed that the median checklist and GRS score increased with performer expertise ( P = .04 and .002, respectively). CONCLUSION: This study provides validity evidence for the NEVAT to support its use as a standardized method of evaluating neuroendoscopic competence during simulation-based training.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle