Can a Simple Model Have Value Without Validation? A Study to Develop and (Attempt to) Validate a Bovine Caudal Epidural Model and Rubric
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,110 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».