Development of the Inner City attitudinal assessment tool (ICAAT) for learners across Health care professions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many health professions learners report feeling uncomfortable and underprepared for professional interactions with inner city populations. These learners may hold preconceptions which affect therapeutic relationships and provision of care. Few tools exist to measure learner attitudes towards these populations. This article describes the development and validity evidence behind a new tool measuring health professions learner attitudes toward inner city populations. METHODS: Tool development consisted of four phases: 1) Item identification and generation informed by a scoping review of the literature; 2) Item refinement involving a two stage modified Delphi process with a national multidisciplinary team (n = 8), followed by evaluation of readability and response process validity with a focus group of medical and nursing students (n = 13); 3) Pilot testing with a cohort of medical and nursing students; and 4) Analysis of psychometric properties through factor analysis and reliability. RESULTS: A 36-item online version of the Inner City Attitudinal Assessment Tool (ICAAT) was completed by 214 of 1452 undergraduate students (67.7% from medicine; 32.3% from nursing; response rate 15%). The resulting tool consists of 24 items within a three-factor model - affective, behavioural, and cognitive. Reliability (internal consistency) values using Cronbach alpha were 0.87, 0.82, and 0.82 respectively. The reliability of the whole 24-item ICAAT was 0.90. CONCLUSIONS: The Inner City Attitudinal Assessment Tool (ICAAT) is a novel tool with evidence to support its use in assessing health care learners' attitudes towards caring for inner city populations. This tool has potential to help guide curricula in inner city health.
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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 | 0,014 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».