Assessing the inter‐rater and intra‐rater reliability of the Physical Therapy Competence Assessment for Airway Suctioning (PT‐CAAS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The Physical Therapy Competence Assessment for Airway Suctioning (PT-CAAS) is a recently developed measure to assess the clinical competence of physiotherapists who perform airway suctioning with adults. The purpose of this study was to assess the inter-rater and intra-rater reliability of the PT-CAAS. METHODS: Scoring rules were developed through expert consultation. Reliability was then assessed using nine videos of suctioning performed in a simulated learning environment. A repeated measures design was used, with two replicate sets of measurements made by each participant for all videos. Data were analyzed using a repeated measures model for the concurrent assessment of inter-rater and intra-rater reliability. Participants were physiotherapists with suctioning experience. RESULTS: Twenty physiotherapists completed initial scoring and re-scoring for all nine videos; their data were included in the analysis. Intraclass correlation coefficients (ICCs) for inter-rater reliability ranged from 0.569 [lower one-sided 95% confidence interval (CI): 0.395; standard error of measurement (SEM): 0.963] for infection control to 0.759 (lower one-sided 95% CI: 0.612; SEM: 0.722) for post-suctioning assessment and care. The inter-rater ICC for overall performance was 0.752 (lower one-sided 95% CI: 0.602; SEM: 0.660). ICCs for intra-rater reliability ranged from 0.759 (lower one-sided 95% CI: 0.197; SEM 0.721) for infection control to 0.860 (lower one-sided 95% CI: 0.544; SEM: 0.550) for post-suctioning assessment and care. The intra-rater ICC for overall performance was 0.867 (lower one-sided 95% CI: 0.559; SEM: 0.483). DISCUSSION: Evidence of moderate to good inter-rater and good intra-rater reliability was found; however, the results should be interpreted with caution given the wide CIs and relatively large SEMs. Improved assessor training and assessments of reliability using a larger sample size are recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».