Validity of the Diabetic Wound Assessment Learning Tool
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The development of the Diabetic Wound Assessment Learning Tool (DiWALT) has previously been described. However, an examination of its application to a larger, more heterogeneous group of participants is lacking. In order to allow for a more robust assessment of the psychometric properties of the DiWALT, we applied it to a broader group of participants. MATERIALS AND METHODS: We built validity evidence for the tool by assessing 74 clinician participants' during two simulated wound care scenarios: Two assessors independently rated each participant using our tool, with a total of five raters providing scores. We evaluated validity evidence using generalizability theory analyses and by comparing performance scores across the three experience levels using ANOVA. RESULTS: The tool differentiated between novices and the other two groups well (p < 0.01) but not between intermediates and experts (p = 0.34). Our generalizability coefficient was 0.87, and our phi coefficient was 0.87. CONCLUSION: The accumulated validity evidence suggests our tool can be used to assess novice clinicians' competence in initial diabetic wound management during simulated cases. Further work is required to clarify the DiWALT's performance in a broader universe of generalisation and to examine evidence for its extrapolation and implications inferences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».