Differential rater function over time (DRIFT) during student simulations
Notice bibliographique
Résumé
Background: The field of paramedicine continues to advance in scope. Simulation training is frequently used to teach and evaluate students. Simulation examinations are often evaluated using a standardised global rating scale (GRS) that is reliable and valid. However, differential rater function over time (DRIFT) has not been evaluated when using the GRS during simulations. Aims: This study aimed to assess if DRIFT arises when applying the GRS. Methods: Data were collected at six simulation evaluations. Raters were randomly assigned to evaluate several students at the same station. Each station lasted 12 minutes and there was a total of 11 stations. A model to test DRIFT scores was created and was tested against both a leniency and perceptual model. Findings: Of the models explored, one that included students, the rater, and the dimensions had the greatest evidence (−3151 Bayes factors). This model was then tested against leniency (K=−9.1 dHart) and perceptual models (K=−7.1 dHart). This suggests a substantial finding against DRIFT; however, the tested models used a wide parameter so the possibility of a minor effect is not fully excluded. Conclusion: DRIFT was not found; however, further studies with multiple centres and longer evaluations should be conducted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,031 | 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 ».