MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2937000671 · doi:10.1136/bmjqs-2018-008689

Validity evidence for Quality Improvement Knowledge Application Tool Revised (QIKAT-R) scores: consequences of rater number and type using neurology cases

2019· article· en· W2937000671 sur OpenAlexaff
Charles D. Kassardjian, Yoon Soo Park, Sherri A. Braksick, Jeremy K. Cutsforth‐Gregory, Carrie Robertson, Nathan P. Young, Andrea N. Leep Hunderfund

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurologyQuality (philosophy)Evidence-based medicineQuality managementMedical educationFamily medicineAlternative medicineMedical physicsPsychiatryOperations managementPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To develop neurology scenarios for use with the Quality Improvement Knowledge Application Tool Revised (QIKAT-R), gather and evaluate validity evidence, and project the impact of scenario number, rater number and rater type on score reliability. METHODS: Six neurological case scenarios were developed. Residents were randomly assigned three scenarios before and after a quality improvement (QI) course in 2015 and 2016. For each scenario, residents crafted an aim statement, selected a measure and proposed a change to address a quality gap. Responses were scored by six faculty raters (two with and four without QI expertise) using the QIKAT-R. Validity evidence from content, response process, internal structure, relations to other variables and consequences was collected. A generalisability (G) study examined sources of score variability, and decision analyses estimated projected reliability for different numbers of raters and scenarios and raters with and without QI expertise. RESULTS: Raters scored 163 responses from 28 residents. The mean QIKAT-R score was 5.69 (SD 1.06). G-coefficient and Phi-coefficient were 0.65 and 0.60, respectively. Interrater reliability was fair for raters without QI expertise (intraclass correlation = 0.53, 95% CI 0.30 to 0.72) and acceptable for raters with QI expertise (intraclass correlation = 0.66, 95% CI 0.02 to 0.88). Postcourse scores were significantly higher than precourse scores (6.05, SD 1.48 vs 5.22, SD 1.5; p < 0.001). Sufficient reliability for formative assessment (G-coefficient > 0.60) could be achieved by three raters scoring six scenarios or two raters scoring eight scenarios, regardless of rater QI expertise. CONCLUSIONS: Validity evidence was sufficient to support the use of the QIKAT-R with multiple scenarios and raters to assess resident QI knowledge application for formative or low-stakes summative purposes. The results provide practical information for educators to guide implementation decisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Quality & SafetyMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207