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Enregistrement W4235082525 · doi:10.21203/rs.2.10774/v1

Brazilian version of the Calgary-Cambridge Observational Guide (CCOG): cross-cultural adaptation and psychometric properties

2019· preprint· en· W4235082525 sur OpenAlexaboutno aff
Marcela Döhms, Carlos Fernando Collares, Iolanda de Fátima Lopes Calvo Tibério

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2019
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyAdaptation (eye)PsychologyClinical psychologyGeographyRegional scienceStatisticsMathematicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The search for appropriate tools to assess communicational skills remains an ongoing challenge. The Calgary-Cambridge Observational Guide is designed for measuring and comparing performance in communication skills training Objective Adapt the 28-item version of the guide for the Brazilian cultural context and perform a psychometric quality analysis of the tool. Method Experienced preceptors (35) evaluated videos of 5 medical residents with a simulated patient. using the translated version. For the cultural adaptation we followed the methodological norms on synthesis, retro-translation, committee review, and testing. We conducted the data analysis with the Rasch Many-Facet Model. Results The reliability of the internal consistency was satisfactory, with the Cronbach's alpha coefficient acceptable in all 5 evaluations (0.88; 0.84; 0.89; 0.87; 0.83). The reliability coefficient was high in the evaluators’ facets (0.90), the stations (0.99), and items (0.98). The data indicates the suitability of the tool to the Rasch Many-Facet Model. The evaluators had greater difficulty with attitudinal items, such as demonstration of respect, confidence, and empathy. Conclusion The psychometric properties of the tool were adequate. The reliability indicators of the Rasch Model presented a good potential for reproducing the Brazilian version of the tool as well as acceptable reliability for its use.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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