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Enregistrement W3110283309 · doi:10.1097/nne.0000000000000936

Content Validation of the Quality and Safety Framed Clinical Evaluation for Nurse Practitioner Students

2020· article· en· W3110283309 sur OpenAlexaff
Gerry Altmiller, Mary Ann Dugan

Notice bibliographique

RevueNurse Educator · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensCanadian Nurses Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContent validityQuality (philosophy)Patient safetyRating scaleMedical educationInclusion (mineral)MedicineNursingPsychologyHealth carePsychometricsClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical performance evaluation is a high-stakes assessment that requires a valid and reliable instrument. There appear to be no identified clinical evaluation instruments developed for nurse practitioner (NP) students that have undergone content validation. PURPOSE: This study describes the process to develop, validate, and pilot a clinical evaluation instrument for NP students framed in the Quality and Safety Education of Nurses Competencies for advanced practice. METHODS: Six expert nurse educators were recruited for the purpose of rating items for relevance for inclusion in the Quality and Safety Framed Clinical Evaluation Instrument for NP Students using the content validity index. The instrument was pilot tested in a primary care clinical course. RESULTS: Two rounds of review yielded a 34-item content validated instrument. CONCLUSIONS: Evidence suggests that the Quality and Safety Framed Clinical Evaluation for NP Students is a valid and reliable instrument to evaluate the clinical performance of NP students.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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