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Enregistrement W4387445954 · doi:10.3928/01484834-20230815-05

Scoring Methods in Script Concordance Tests: An Exploratory Psychometric Study

2023· article· en· W4387445954 sur OpenAlexaff
Marie‐France Deschênes, Marc‐André Maheu‐Cadotte, Guillaume Fontaine, Éric Dionne

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceSpearman's rank correlation coefficientTest (biology)PsychologyClinical psychologyMedicineStatisticsMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite the increasingly popular role of script concordance test (SCT) scoring methods in the evaluation of clinical reasoning, studies examining these methods in nursing are relatively scarce. This study explored the psychometric properties of five SCT scoring methods. Method: An SCT was administered to 12 experts and 43 learners. Scores were calculated using five methods and descriptive statistics. Differences in scores were assessed with the Mann-Whitney U test, and Spearman correlation coefficients were calculated for the different methods. Results: The median scores of both experts and learners differed substantially according to the scoring method used. Learners' scores were statistically different from experts' scores ( p < .01) for each method. Spearman coefficients (range, 0.44 to 0.95) were positive for the different methods. Conclusion: Further research is needed to refine the influence of SCT scoring methods for use in certifying assessment of clinical reasoning in nursing. [ J Nurs Educ . 2023;62(10):549–555.]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,363 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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