Evaluating validity evidence for 2 instruments developed to assess students' surgical skills in a simulated environment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To gather and evaluate validity evidence in the form of content and reliability of scores produced by 2 surgical skills assessment instruments, 1) a checklist, and 2) a modified form of the Objective Structured Assessment of Technical Skills (OSATS) global rating scale (GRS). STUDY DESIGN: Prospective randomized blinded study. SAMPLE POPULATION: Veterinary surgical skills educators (n =10) evaluated content validity. Scores from students in their third preclinical year of veterinary school (n = 16) were used to assess reliability. METHODS: Content validity was assessed using Lawshe's method to calculate the Content Validity Index (CVI) for the checklist and modified OSATS GRS. The importance and relevance of each item was determined in relation to skills needed to successfully perform supervised surgical procedures. The reliability of scores produced by both instruments was determined using generalizability (G) theory. RESULTS: Based on the results of the content validation, 39 of 40 checklist items were included. The 39-item checklist CVI was 0.81. One of the 6 OSATS GRS items was included. The 1-item GRS CVI was 0.80. The G-coefficients for the 40-item checklist and 6-item GRS were 0.85 and 0.79, respectively. CONCLUSION: Content validity was very good for the 39-item checklist and good for the 1-item OSATS GRS. The reliability of scores from both instruments was acceptable for a moderate stakes examination. IMPACT: These results provide evidence to support the use of the checklist described and a modified 1-item OSAT GRS in moderate stakes examinations when evaluating preclinical third-year veterinary students' technical surgical skills on low-fidelity models.
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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 | 0,244 | 0,592 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».