Evaluating the reliability of a tool to measure the quality of gastrointestinal multidisciplinary cancer conferences: A generalizability study
Notice bibliographique
Résumé
Background Lamb et al. developed the metric for the observation of decision-making tool (MTB-MODe) to evaluate the quality of urologic multidisciplinary cancer conferences (MCCs) in the United Kingdom. We used generalizability theory to assess the reliability of a modified version of MTB-MODe in a North American context. Specifically, we wished to determine if the tool could distinguish between high- and low-quality MCC decision-making. Methods Two assessors independently evaluated two MCCs (MCC1, MCC2) using the modified MTB-MODe. Generalizability theory was used to assess overall tool reliability and to identify sources most likely to contribute to variance in reliability scores. A total of 60 cases were evaluated. Results The overall reliability scores of MCC1 and MCC2 were 0.72 and 0.74, respectively. Inter-rater reliability scores were reasonable (>0.55) and raters did not contribute significantly to variance in reliability scores. Internal consistency of the individual MTB-MODe items was low, demonstrating that items were not highly correlated. Conclusions The MTB-MODe reliably assessed the quality of individual MCC cases. Raters did not contribute significantly to reliability scores, suggesting that the tool can be successfully implemented using a single rater. Low internal consistency of the MTB-MODe items demonstrates that the tool can be used to provide feedback on individual tool items. Such data can be used by stakeholders to help improve MCC quality.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».