[Development and validation of a uniform QUality Instrument for ClerKship (QUICK)].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Because both clerks and medical faculty quality management workers expressed the need for it, we aimed to develop a compact, valid and uniform instrument to assess the quality of Dutch clinical clerkships across all medical faculties in the Netherlands. METHOD: We divided all 249 items from existing published and unpublished clerkship quality instruments into the three essential learning environment domains: content, atmosphere and organisation. In a 3-stage Delphi procedure, the 45 most relevant items from this list were selected that comprehensively covered the three domains. All clinical clerks in the country's northeastern educational region were invited to evaluate their last clerkship using this draft instrument. We used half of these data for item reduction and the other half to validate the final instrument, the QUality Instrument for ClerKships (QUICK). RESULTS: After the Delphi procedure and further item reduction, the QUICK comprises 15 items, 5 in each domain. The internal consistency of the QUICK and each of the three domains was satisfactory (Cronbach's α 0.88, 0.73, 0.84 and 0.67, respectively). The variance of the draft instrument domain scores were explained for >80% by item variance of the final QUICK. A panel of educational experts and medical faculty quality management workers evaluated QUICK's face validity as good. CONCLUSION: The QUICK is a concise and valid instrument to assess the quality of Dutch clinical clerkships. Its repeated use in a quality cycle can contribute to monitoring and ongoing development of the quality of this key phase in the medical education curriculum.
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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 | 0,045 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».