The Use of the Delphi and Other Consensus Group Methods in Medical Education Research: A Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Consensus group methods, such as the Delphi method and nominal group technique (NGT), are used to synthesize expert opinions when evidence is lacking. Despite their extensive use, these methods are inconsistently applied. Their use in medical education research has not been well studied. The authors set out to describe the use of consensus methods in medical education research and to assess the reporting quality of these methods and results. METHOD: Using scoping review methods, the authors searched the Medline, Embase, PsycInfo, PubMed, Scopus, and ERIC databases for 2009-2016. Full-text articles that focused on medical education and the keywords Delphi, RAND, NGT, or other consensus group methods were included. A standardized extraction form was used to collect article demographic data and features reflecting methodological rigor. RESULTS: Of the articles reviewed, 257 met the inclusion criteria. The Modified Delphi (105/257; 40.8%), Delphi (91/257; 35.4%), and NGT (23/257; 8.9%) methods were most often used. The most common study purpose was curriculum development or reform (68/257; 26.5%), assessment tool development (55/257; 21.4%), and defining competencies (43/257; 16.7%). The reporting quality varied, with 70.0% (180/257) of articles reporting a literature review, 27.2% (70/257) reporting what background information was provided to participants, 66.1% (170/257) describing the number of participants, 40.1% (103/257) reporting if private decisions were collected, 37.7% (97/257) reporting if formal feedback of group ratings was shared, and 43.2% (111/257) defining consensus a priori. CONCLUSIONS: Consensus methods are poorly standardized and inconsistently used in medical education research. Improved criteria for reporting are needed.
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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 | 0,244 | 0,367 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».