The path to simulated learning: developing a valid and reliable tool to evaluate performance of radiological technology students in patient interactions.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simulation-enhanced education is being used in many health care curricula as an answer to an increasing demand for allied health professionals and a paucity of clinical sites crucial to providing requisite clinical education. The effective use of simulation may reduce and provide better use of the time required in clinical environments. If the use of simulation is to become a valuable addition to traditional clinical experiential learning, a reliable and valid measurement tool designed to measure a radiological technologist's performance in a practice environment is vital. OBJECTIVE: This study assessed the reliability of a clinical competency evaluation tool used in the radiological technology setting. The objective was to determine the inter-rater reliability of the evaluation tool as applied to six clinical scenarios. METHODS: In order to test the clinical competency evaluation tool, standardized patients portrayed radiological technologists and patients in six videotaped scenarios depicting one-on-one interactions between these two groups. Nine trained and qualified participants watched the videos and used the study tool to evaluate each radiological technologist's clinical communication competency. RESULTS: Inter-rater and intraclass correlations were generated to examine the internal consistency of rater scores on the videotaped scenarios. Face and content validity were established through an authenticity exercise involving content educator experts. CONCLUSION: Overall, this tool was shown to be a reliable, valid, feasible, and usable methodology to assess communication skills with clinical students. Further investigation of the tool is required to examine the tool's ability to reliably identify borderline or mixed skill level students under cultural and non-culture-based scenarios.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».