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Enregistrement W4407302408 · doi:10.3138/jvme-2024-0103

Can a Simple Model Have Value Without Validation? A Study to Develop and (Attempt to) Validate a Bovine Caudal Epidural Model and Rubric

2025· article· en· W4407302408 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah Bonnema, Christopher Kelly, Julie Hunt, Natalie Trantham, Lynda M. J. Miller

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricTask (project management)MedicineConsistency (knowledge bases)Medical educationContent validityPsychologyComputer scienceMathematics educationPsychometricsClinical psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bovine practitioners expect new graduates entering clinical practice to be able to place a caudal epidural. Teaching this task on models facilitates scheduled training sessions and sufficient practice to reach competency. This study sought to create and validate a bovine caudal epidural model and scoring rubric using a framework of content evidence, internal structure evidence, and relationship with other variables evidence. Veterinarians ( n = 11) and students ( n = 40) were video recorded while placing a caudal epidural on the model. Recordings were scored by a blinded rater. Participants completed a survey evaluating the model's features, ease of use, and anticipated best use. Veterinarians reported that the model was helpful for students to learn and practice the task and that the model had sufficient landmark features and realism ( content evidence). Rubric scores achieved acceptable internal consistency after one item was dropped (α = .736; internal structure evidence), and there was no significant difference between veterinarians’ and students’ performance scores on the model ( relationship with other variables evidence). Survey feedback indicated the task on the model was simple, allowing students to achieve scores similar to those of veterinarians. Therefore, the model and rubric were not able to be validated using this study's validity framework. However, there are simple clinical skills models used in veterinary education and other health care fields, and research suggests that learning does take place on these models. Educators must consider whether simple models that are helpful for students to practice their skills may still have value, even if they are not able to be validated.

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)0,110
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,263
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1100,263
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,286
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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