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 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».