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Enregistrement W4385207489 · doi:10.2196/44020

Evaluating Allied Health Clinical Placement Performance: Protocol for a Modified Delphi Study

2023· article· en· W4385207489 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa Simmons, Ruth Barker, Fiona Barnett

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodHealth careProtocol (science)Context (archaeology)Medical educationMedicineDelphiQuality (philosophy)NursingComputer scienceAlternative medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: University-affiliated student-led health care services have emerged in response to the challenges faced by universities in securing quality clinical placements for health care students. Evidence of the health care benefits and challenges of student-led health care services is growing, while evidence of clinical placement performance remains variable and not generalizable. Though there have been previous attempts to develop a framework for evaluation of clinical placement performance, concerns have been raised about the applicability of these frameworks across the various placement settings. Additionally, the perspectives of all key stakeholders on the critical areas of clinical placement performance have yet to be considered. OBJECTIVE: This study's objective is to gather information on areas of measurement related to student learning outcomes, experience of placement, and costs of placement and then develop consensus on which of those areas need to be included in a framework for evaluation of clinical placement performance within the context of student-led health care services. The aim of this paper is to outline a protocol for a modified Delphi study designed to gain consensus on what is important to measure when evaluating an allied health clinical placement. METHODS: We will recruit up to 30 experts to a heterogeneous expert panel in a modified Delphi study. Experts will consist of those with firsthand experience either coordinating, supervising, or undertaking clinical placement. Purposive sampling will be used to ensure maximum variation in expert panel member characteristics. Experts' opinions will be sought on measuring student learning outcomes, student experience, and cost of clinical placement, and other areas of clinical placement performance that are considered important. Three rounds will be conducted to establish consensus on what is important to measure when evaluating clinical placement. Each round is anticipated to yield both quantitative data (eg, percentage of agreement) and qualitative data (eg, free-text responses). In each round, quantitative data will be analyzed descriptively and used to determine consensus, which will be defined as ≥70% agreement. Qualitative responses will be analyzed thematically and used to inform the subsequent round. Findings of each round will be presented, both consensus data and qualitative responses in each subsequent round, to inform expert panel members and to elicit further rankings on areas of measurement yet to achieve consensus. RESULTS: Data analysis is currently underway, with a planned publication in 2024. CONCLUSIONS: The modified Delphi approach, supported by existing research and its ability to gain consensus through multiround expert engagement, provides an appropriate methodology to inform the development of a framework for the evaluation of clinical placement performance in allied health service. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/44020.

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)0,167
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1670,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,015

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 Opus0,822
Tête enseignante GPT0,751
Écart entre enseignants0,071 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2023
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