Direct Observation Tools in Emergency Medicine: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Direct observation is important for assessing the competency of medical learners. Multiple tools have been described in other fields, although the degree of emergency medicine-specific literature is unclear. This review sought to summarize the current literature on direct observation tools in the emergency department (ED) setting. METHODS: We searched PubMed, Scopus, CINAHL, the Cochrane Central Register of Clinical Trials, the Cochrane Database of Systematic Reviews, ERIC, PsycINFO, and Google Scholar from 2012 to 2020 for publications on direct observation tools in the ED setting. Data were dual extracted into a predefined worksheet, and quality analysis was performed using the Medical Education Research Study Quality Instrument. RESULTS: We identified 38 publications, comprising 2,977 learners. Fifteen different tools were described. The most commonly assessed tools included the Milestones (nine studies), Observed Structured Clinical Exercises (seven studies), the McMaster Modular Assessment Program (six studies), Queen's Simulation Assessment Test (five studies), and the mini-Clinical Evaluation Exercise (four studies). Most of the studies were performed in a single institution, and there were limited validity or reliability assessments reported. CONCLUSIONS: The number of publications on direct observation tools for the ED setting has markedly increased. However, there remains a need for stronger internal and external validity data.
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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 | 0,010 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».