Competency-based simulation assessment of resuscitation skills in emergency medicine postgraduate trainees – a Canadian multi-centred study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of high-fidelity simulation is emerging as a desirable method for competency-based assessment in postgraduate medical education. We aimed to demonstrate the feasibility and validity of a multi-centre simulation-based Objective Structured Clinical Examination (OSCE) of resuscitation competence with Canadian Emergency Medicine (EM) trainees. METHOD: EM postgraduate trainees (n=98) from five Canadian academic centres participated in a high fidelity, 3-station simulation-based OSCE. Expert panels of three emergency physicians evaluated trainee performances at each centre using the Queen's Simulation Assessment Tool (QSAT). Intraclass correlation coefficients were used to measure the inter-rater reliability, and analysis of variance was used to measure the discriminatory validity of each scenario. A fully crossed generalizability study was also conducted for each examination centre. RESULTS: Inter-rater reliability in four of the five centres was strong with a median absolute intraclass correlation coefficient (ICC) across centres and scenarios of 0.89 [0.65-0.97]. Discriminatory validity was also strong (p < 0.001 for scenarios 1 and 3; p < 0.05 for scenario 2). Generalizability studies found significant variations at two of the study centres. CONCLUSIONS: This study demonstrates the successful pilot administration of a multi-centre, 3-station simulation-based OSCE for the assessment of resuscitation competence in post-graduate Emergency Medicine trainees.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,019 | 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 ».