Validity evidence and psychometric evaluation of a socially accountable health index for health professions schools
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is an expectation that health professions schools respond to priority societal health needs. This expectation is largely based on the underlying assumption that schools are aware of the priority needs in their communities. This paper demonstrates how open-access, pan-national health data can be used to create a reliable health index to assist schools in identifying societal needs and advance social accountability in health professions education. Using open-access data, a psychometric evaluation was conducted to examine the reliability and validity of the Canadian Health Indicators Framework (CHIF) conceptual model. A non-linear confirmatory factor analysis (CFA) on 67 health indicators, at the health-region level (n = 97) was used to assess the model fit of the hypothesized 10-factor model. Reliability analysis using McDonald’s Omega were conducted, followed by Pearson’s correlation coefficients. Findings from the non-linear CFA rejected the original conceptual model structure of the CHIF. Exploratory post hoc analyses were conducted using modification indices and parameter constraints to improve model fit. A final 5-factor multidimensional model demonstrated superior fit, reducing the number of indicators from 67 to 32. The 5-factors included: Health Conditions (8-indicators); Health Functions (6-indicators); Deaths (5-indicators); Non-Medical Health Determinants (7-indicators); and Community & Health System Characteristics (6-indicators). All factor loadings were statistically significant (p < 0.001) and demonstrated excellent internal consistency ( $$\upomega$$ ω >0.95). Many schools struggle to identify and measure socially accountable outcomes. The process highlighted in this paper and the indices developed serve as starting points to allow schools to leverage open-access data as an initial step in identifying societal needs.
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 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 | 0,030 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».