Face, construct, and concurrent validity of a simulation model for laparoscopic ovariectomy in standing horses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To develop and validate a simulation model for laparoscopic ovariectomy in standing horses. DESIGN Prospective cohort study. SAMPLE 15 third-year veterinary students and 4 equine surgeons with experience in laparoscopy. PROCEDURES A simulation model that mimicked laparoscopic ovariectomy in standing horses was developed. Face validity of the model was determined with a questionnaire completed by the equine surgeons. Construct validity was determined by comparing performance scores (based on time to completion and accuracy completing various operative tasks) for simulated laparoscopic ovariectomy performed in the model for the students with scores for the equine surgeons. Concurrent validity was assessed by comparing performance scores with scores obtained with the validated McGill Inanimate System for Training and Evaluation of Laparoscopic Skills (MISTELS). RESULTS Questionnaire responses indicated that the simulation model replicated the operative experience to a high degree (face validity). Performance scores for simulated laparoscopic ovariectomy performed in the model were significantly different between the students and the equine surgeons (construct validity). Performance scores for the simulation model were significantly correlated with scores for the MISTELS (concurrent validity). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE Results suggested that the simulation model had face, construct, and concurrent validity, suggesting that it may be useful when training students to perform laparoscopic ovariectomy in standing horses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».