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Enregistrement W3013699983 · doi:10.1051/pmed/2020006

Évaluation objective structurée de l’animation du débriefing (ÉOSAD) : traduction, adaptation et validation d’une rubrique

2019· article· fr· W3013699983 sur OpenAlexaffabout
Patrick Lavoie, Marie‐France Deschênes, Louise-Andrée Brien, Mélanie Radermaker, Louise Boyer

Notice bibliographique

RevuePédagogie médicale · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte :Le débriefing en simulation clinique requiert des habiletés d’animation de la part des formateurs. Bien que des outils d’évaluation validés existent et pourraient servir à leur formation, ils sont uniquement disponibles en anglais et ne sont pas adaptés à la réalité québécoise.But : (1) Traduire une rubrique d’évaluation de la qualité de l’animation du débriefing (Objective Structured Assessment of Debriefing) en français et l’adapter au contexte québécois ; et (2) en tester la validité et la fidélité dans un contexte de formation en sciences infirmières.Méthodes : La rubrique a été traduite et adaptée par trois traducteurs indépendants. Des experts en simulation (n = 11) en ont validé le contenu selon une méthode Delphi modifiée. La rubrique traduite a été mise à l’essai auprès d’animateurs en simulation (n = 10) qui ont évalué la qualité de débriefings filmés (n = 16).Résultats : La rubrique présente une forte validité de contenu selon les experts et une forte validité concomitante en comparaison avec un score d’évaluation générale du débriefing. Les résultats pour les fidélités interjuges et test-retest montrent une variabilité dans l’attribution des scores par les animateurs de débriefing.Conclusion : La rubrique fournit un langage et des critères communs pour évaluer la qualité d’animation des débriefings. Elle pourrait servir de base à la formation des formateurs en précisant des critères de performance et des descripteurs reflétant différents niveaux de performance. Les qualités psychométriques observées suggèrent toutefois qu’une formation plus exhaustive et des modifications dans les descripteurs seraient nécessaires avant que la rubrique ne soit utilisée en contexte de recherche.

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)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,241
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,241
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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