The Ottawa resident observation form for nurses (O-RON): evaluation of an assessment tool’s psychometric properties in different specialties
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workplace-based assessment (WBA) used in post-graduate medical education relies on physician supervisors' feedback. However, in a training environment where supervisors are unavailable to assess certain aspects of a resident's performance, nurses are well-positioned to do so. The Ottawa Resident Observation Form for Nurses (O-RON) was developed to capture nurses' assessment of trainee performance and results have demonstrated strong evidence for validity in Orthopedic Surgery. However, different clinical settings may impact a tool's performance. This project studied the use of the O-RON in three different specialties at the University of Ottawa. METHODS: O-RON forms were distributed on Internal Medicine, General Surgery, and Obstetrical wards at the University of Ottawa over nine months. Validity evidence related to quantitative data was collected. Exit interviews with nurse managers were performed and content was thematically analyzed. RESULTS: 179 O-RONs were completed on 30 residents. With four forms per resident, the ORON's reliability was 0.82. Global judgement response and frequency of concerns was correlated (r = 0.627, P < 0.001). CONCLUSIONS: Consistent with the original study, the findings demonstrated strong evidence for validity. However, the number of forms collected was less than expected. Exit interviews identified factors impacting form completion, which included clinical workloads and interprofessional dynamics.
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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 | 0,021 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».