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Enregistrement W4294012667 · doi:10.1097/jte.0000000000000248

Vertical Versus Horizontal Assessment Methods for Scoring Physiotherapy Entrance Interviews

2022· article· en· W4294012667 sur OpenAlexaff
Jenna Smith‐Turchyn, Luciana Macedo, Sarah Wojkowski, Gregory F. Spadoni, Paul W. Stratford

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Therapy Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueReliability and Agreement in Measurement
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationInter-rater reliabilityReliability (semiconductor)Descriptive statisticsCorrelationStatisticsPsychologyCohortMathematicsPsychometricsRating scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The purpose of this study was to provide insight into carryover bias in the vertical and horizontal methods of assessing virtual admission interviews for physiotherapy candidates and to estimate interrater reliability of items within the 2 assessment methods and assessors’ satisfaction with the new horizontal method of assessment. Methods: This was a quality improvement study using retrospective data analysis of 2 datasets. The vertical scoring method (2020 dataset) consisted of 2 assessors scoring all items for a single candidate. The horizontal method (2021 dataset) had assessors evaluate selected candidates for a single group of items. Assessors completed a virtual survey asking about their satisfaction with the new horizontal scoring method. To investigate carryover bias, multiquestion, multirater correlation matrices were generated for the 2020 and 2021 datasets. Interrater reliability was examined by calculating Shrout and Fleiss class 1 and 2 intraclass correlation coefficients (ICCs). Descriptive statistics were used to summarize scaling questions on the satisfaction survey. Open-ended questions were analyzed using content analysis to identify common themes. Results: Correlation matrices for the multiquestion, multirater correlation analysis supported carryover bias in the analysis of the 2020 dataset. In contrast for the 2021 data, higher correlations were obtained between raters within a question, demonstrating a reduced carryover effect. Interrater reliability based on the average of 2 raters was 0.62 (95% CI: 0.70–0.77) for the 2020 cohort and 0.74 (95% CI: 0.02–0.22) for the 2021 cohort. The ICC difference between the datasets was statistically significant ( Z = 2.40, P = .016). Most assessors agreed that they enjoyed reviewing applicants more horizontally than vertically. Discussion and Conclusions: Results of this study demonstrated reduced carryover bias and increased interrater reliability and assessor satisfaction with the horizontal method of scoring physiotherapy admissions interviews compared with the traditional vertical method. Continued exploration of admissions processes is vital to ensure the fairest method of conducting online physiotherapy admission interviews for a large pool of candidates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,234
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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