Development and psychometric property testing of a skin tear knowledge assessment instrument (OASES) in 37 countries
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To develop and psychometrically evaluate a skin tear knowledge assessment instrument (OASES). DESIGN: Prospective psychometric instrument validation study. METHOD: The skin tear knowledge assessment instrument was developed based on a literature review and expert input (N = 19). Face and content validity were assessed in a two-round Delphi procedure by 10 international experts affiliated with the International Skin Tear Advisory Panel (ISTAP). The instrument was psychometrically tested in a convenience sample of 387 nurses in 37 countries (April-May 2020). Validity of the multiple-choice test items (item difficulty, discriminating index, quality of the response alternatives), construct validity, and test-retest reliability (stability) were analysed and evaluated in light of international reference standards. RESULTS: A 20-item instrument, covering six knowledge domains most relevant to skin tears, was designed. Content validity was established (CVI = 0.90-1.00). Item difficulty varied between 0.24 and 0.94 and the quality of the response alternatives between 0.01-0.52. The discriminating index was acceptable (0.19-0.77). Participants with a theoretically expected higher knowledge level had a significantly higher total score than participants with theoretically expected lower knowledge (p < .001). The 1-week test-retest intraclass correlation coefficient (ICC) was 0.83 (95% CI = 0.78-0.86) for the full instrument and varied between 0.72 (95% CI = 0.64-0.79) and 0.85 (95% CI = 0.81-0.89) for the domains. Cohen's Kappa coefficients of the individual items ranged between 0.21 and 0.74. CONCLUSION: The skin tear knowledge assessment instrument is supported by acceptable psychometric properties and can be applied in nursing education, research, and practice to assess knowledge of healthcare professionals about skin tears. IMPACT: Prevention and treatment of skin tears are a challenge for healthcare professionals. The provision of adequate care is based on profound and up-to-date knowledge. None of the existing instruments to assess skin tear knowledge is psychometrically tested, nor up-to-date. OASES can be used worldwide to identify education, practice, and research needs and priorities related to skin tears in clinical practice.
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 | 0,033 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».