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Enregistrement W3141067603 · doi:10.1002/aet2.10601

The revised Approved Instructional Resources score: An improved quality evaluation tool for online educational resources

2021· article· en· W3141067603 sur OpenAlexaff
Andrew Grock, Jaime Jordan, Fareen Zaver, Isabelle N Colmers-Gray, Keeth Krishnan, Teresa M. Chan, Brent Thoma

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaMcMaster UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityThematic analysisMedical educationContext (archaeology)Quality (philosophy)PsychologyBest practiceQualitative researchQuality assuranceMedicinePopulationComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Free Open-Access Medical education (FOAM) use among residents continues to rise. However, it often lacks quality assurance processes and residents receive little guidance on quality assessment. The Academic Life in Emergency Medicine Approved Instructional Resources tool (AAT) was created for FOAM appraisal by and for expert educators and has demonstrated validity in this context. It has yet to be evaluated in other populations. OBJECTIVES: We assessed the AAT's usability in a diverse population of practicing emergency medicine (EM) physicians, residents, and medical students; solicited feedback; and developed a revised tool. METHODS: As part of the Medical Education Translational Resources: Impact and Quality (METRIQ) study, we recruited medical students, EM residents, and EM attendings to evaluate five FOAM posts with the AAT and provide quantitative and qualitative feedback via an online survey. Two independent analysts performed a qualitative thematic analysis with discrepancies resolved through discussion and negotiated consensus. This analysis informed development of an initial revised AAT, which was then further refined after pilot testing among the author group. The final tool was reassessed for reliability. RESULTS: Of 330 recruited international participants, 309 completed all ratings. The Best Evidence in Emergency Medicine (BEEM) score was the component most frequently reported as difficult to use. Several themes emerged from the qualitative analysis: for ease of use-understandable, logically structured, concise, and aligned with educational value. Limitations include deviation from questionnaire best practices, validity concerns, and challenges assessing evidence-based medicine. Themes supporting its use include evaluative utility and usability. The author group pilot tested the initial revised AAT, revealing a total score average measure intraclass correlation coefficient (ICC) of moderate reliability (ICC = 0.68, 95% confidence interval [CI] = 0 to 0.962). The final AAT's average measure ICC was 0.88 (95% CI = 0.77 to 0.95). CONCLUSIONS: We developed the final revised AAT from usability feedback. The new score has significantly increased usability, but will need to be reassessed for reliability in a broad population.

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeAutre devis
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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