Consensus-Based Expert Development of Critical Items for Direct Observation of Point-of-Care Ultrasound Skills
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Point-of-care ultrasound (POCUS) is increasingly used in a number of medical specialties. To support competency-based POCUS education, workplace-based assessments are essential. Objective We developed a consensus-based assessment tool for POCUS skills and determined which items are critical for competence. We then performed standards setting to set cut scores for the tool. Methods Using a modified Delphi technique, 25 experts voted on 32 items over 3 rounds between August and December 2016. Consensus was defined as agreement by at least 80% of the experts. Twelve experts then performed 3 rounds of a standards setting procedure in March 2017 to establish cut scores. Results Experts reached consensus for 31 items to include in the tool. Experts reached consensus that 16 of those items were critically important. A final cut score for the tool was established at 65.2% (SD 17.0%). Cut scores for critical items are significantly higher than those for noncritical items (76.5% ± SD 12.4% versus 53.1% ± SD 12.2%, P < .0001). Conclusions We reached consensus on a 31-item workplace-based assessment tool for identifying competence in POCUS. Of those items, 16 were considered critically important. Their importance is further supported by higher cut scores compared with noncritical items.
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 | 0,223 | 0,320 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».