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Enregistrement W4381470522 · doi:10.1097/ceh.0000000000000514

Measuring Health Care Work–Related Contextual Factors: Development of the McGill Context Tool

2023· review· en· W4381470522 sur OpenAlexaffabout
Aliki Thomas, Christina St‐Onge, Jean‐Sébastien Renaud, Muhammad Zafar Iqbal, Martine Brousseau, Joseph-Omer Dyer, Frances Gallagher, Miriam Lacasse, Isabelle Ledoux, Brigitte Vachon, Annie Rochette

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelCronbach's alphaLikert scaleContext (archaeology)Scale (ratio)PsychologyApplied psychologyRating scaleItem response theoryContent validityHealth careKnowledge managementPsychometricsComputer scienceClinical psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Contextual factors can influence healthcare professionals' (HCPs) competencies, yet there is a scarcity of research on how to optimally measure these factors. The aim of this study was to develop and validate a comprehensive tool for HCPs to document the contextual factors likely to influence the maintenance, development, and deployment of professional competencies. METHODS: We used DeVellis' 8-step process for scale development and Messick's unified theory of validity to inform the development and validation of the context tool. Building on results from a scoping review, we generated an item pool of contextual factors articulated around five themes: Leadership and Agency, Values, Policies, Supports, and Demands. A first version of the tool was pilot tested with 127 HCPs and analyzed using the classical test theory. A second version was tested on a larger sample (n = 581) and analyzed using the Rasch rating scale model. RESULTS: First version of the tool: we piloted 117 items that were grouped as per the themes related to contextual factors and rated on a 5-point Likert scale. Cronbach alpha for the set of 12 retained items per scale ranged from 0.75 to 0.94. Second version of the tool included 60 items: Rasch analysis showed that four of the five scales (ie, Leadership and Agency, Values, Policies, Supports) can be used as unidimensional scales, whereas the fifth scale (Demands) had to be split into two unidimensional scales (Demands and Overdemands). DISCUSSION: Validity evidence documented for content and internal structure is encouraging and supports the use of the McGill context tool. Future research will provide additional validity evidence and cross-cultural translation.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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