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Enregistrement W4410300004 · doi:10.1089/respcare.12889

Pediatric Airway Management and Intubation Support Competency Assessment Tool

2025· article· en· W4410300004 sur OpenAlexaff
Katherine S. Reise, Roger Correia, Cristina Bertazzo, Alisha Jabar, Graham A. McCreath, Catharine M. Walsh

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationThe Wilson CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntubationAirway managementAirwayCompetency assessmentIntensive care medicineAnesthesiaMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Assessment tools for health professionals providing airway management and team support during airway events are essential to facilitate learning and document competence. We aimed to evaluate the validity of evidence of the Pediatric Airway Management and Intubation Support (PAMIS) tool for use in assessing the competency of respiratory therapists (RTs) assisting with pediatric intubation in a simulated environment. Methods: The PAMIS tool, developed based on task deconstruction, comprises 10 items assessing 3 core competency domains (manual ventilation, intubation preparation and assistance, and interprofessional team collaboration) and a global rating of performance. Novice and intermediate RT trainees and experienced registered RTs performed a simulated airway management scenario that was assessed independently by 2 live raters and 2 blinded video-based raters using the PAMIS tool. Fifteen videos were also re-evaluated by blinded raters 3 months later. Validity evidence for the tool was generated following Messick’s validity framework, including evidence of content, response process, internal structure, and relations with other variables. Results: We analyzed assessments for 51 participants (15 novice, 21 intermediate, and 15 experienced participants) completed by 10 assessors. Internal consistency was acceptable (α = 0.75), with item-total correlations ranging from 0.17 to 0.74. Inter-rater reliability was high for both live (intraclass correlation coefficient [ICC] = 0.97) and video-based assessments (ICC = 0.85), with strong agreement between the 2 assessment modalities (ICC = 0.94). Test–retest reliability was excellent (ICC = 0.92). PAMIS scores differed significantly based on experience level ( P < .001) and correlated highly with a global assessment of performance ratings ( r = 0.89, P < .001). Both live and video-based ratings were perceived as user-friendly, with live assessments perceived as easier to use. Conclusions: The PAMIS tool demonstrated strong validity evidence for use as a formative assessment of competence for RTs providing pediatric airway management and intubation assistance within a simulated setting. This study presents a validated assessment tool designed to support competency-based RT education and practice.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations0
Publié2025
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