MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2900010494 · doi:10.14196/mjiri.32.75

Development and psychometrics of script concordance test (SCT) in midwifery

2018· article· en· W2900010494 sur OpenAlexaff
Somayeh Delavari, Mitra Amini, Zohreh Sohrabi, Hamid Reza Koohestani, Sajad Delavari, Rita Rezaee, Elaheh Mohammadi, Anne Demeester, Bernard Charlin, Masoomeh Kheirkhah

Notice bibliographique

RevueMedical Journal of the Islamic Republic of Iran · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesIran University of Medical Sciences
Mots-clésConcordanceTest (biology)PsychometricsPsychologyMedicineObstetricsClinical psychologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clinical reasoning plays an important role in the accurate diagnosis and treatment of diseases.Script Concordance test (SCT) is one of the tools that assess clinical reasoning skill.This study was conducted to determine the reliability and concurrent and predictive validity of SCT in assessing final lessons and gynecology exams of undergraduate midwifery students.Methods: At first, 20 clinical scenarios followed by 3 questions were designed by 2 experienced midwives.Then, after examining the content validity, 15 scenarios were selected.The test was used for 55 midwifery students.The correlation of SCT results with grade point average (GPA) was measured.To evaluate the concurrent validity of SCT, the correlation between SCT scores and the final exam of the gynecology course was measured.To measure predictive validity, the correlation of SCT scores with comprehensive exams of midwifery was calculated.Data were analyzed using SPSS software.Descriptive statistics, Pearson correlation, and coefficient Cronbach's alpha were used for analysis.The test's item difficulty level (IDL) and item discriminative index (IDI) were determined using Whitney and Sabers' method.Results: The internal reliability of the test (calculated using Cronbach's alpha coefficient) was 0.74.All questions were positively correlated with the total score.The highest correlation coefficient was related to GPA and comprehensive test with the score of 0.91.The correlation coefficient between SCT and the final test (concurrent validity) was 0.654, and the correlation coefficient between SCT and comprehensive test (predictive validity) was 0.721.The range of item discriminative index and item difficulty level in this exam was 0.39-0.59and 0.32-0.66,respectively.Conclusion: SCT shows a relatively high internal validity and can predict the success rate of students in the comprehensive exams of midwifery.Also, it showed a high concurrent validity in the final test of gynecology course.This test could be a good alternative for formative and summative tests of clinical courses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Journal of the Islamic Republic of IranMême sujetClinical Reasoning and Diagnostic SkillsTravaux en français237 207