MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411691791 · doi:10.1002/aet2.70063

Development and Initial Validity Evidence for the EvaLeR Tool: Assessing Quality of Emergency Medicine Educational Resources

2025· article· en· W4411691791 sur OpenAlexaff
Carl Preiksaitis, Rachel Barber, Holly Caretta‐Weyer, Sara Krzyzaniak, Teresa M. Chan, Michael A. Gisondi

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSociety for Academic Emergency Medicine
Mots-clésCronbach's alphaIntraclass correlationReliability (semiconductor)Quality (philosophy)Resource (disambiguation)Content validityPsychologyMedical educationComputer scienceMedicinePsychometricsClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Emergency medicine (EM) residents increasingly favor digital educational resources over traditional textbooks, with studies showing over 90% regularly using blogs, podcasts, and other online platforms. No standardized instruments exist to comparatively assess quality across both formats, leading to uncertainty in resource selection and potential inconsistencies in learning. We developed the Evaluation of Learning Resources (EvaLeR) tool and gathered initial validity evidence for its use in assessing both textbooks and digital EM educational resources. Methods This two‐phase mixed‐methods study developed the EvaLeR tool and gathered validity evidence for its use. Phase 1 comprised a systematic literature review, quality indicator analysis, and expert consultation. In Phase 2, 34 EM faculty evaluated 20 resources (10 textbook chapters, 10 blog posts) using EvaLeR. We collected evidence for reliability, internal consistency, and relationships with other variables. Results The EvaLeR tool showed excellent average‐measure reliability (Intraclass correlation coefficient = 0.97, 95% CI [0.94–0.99]). We found high internal consistency (Cronbach's α = 0.86) and moderate correlation with educator gestalt ratings ( r = 0.53, p < 0.001). The tool performed similarly across resource types, with no significant differences between textbook chapters (13.34/18, SD 3.41) and digital resources (13.21/18, SD 3.25; p = 0.62). Conclusions Initial validity evidence supports the use of EvaLeR for quality assessment of both textbooks and digital EM educational resources. This tool provides educators with an evidence‐based approach to resource selection, moving beyond format‐based assumptions to focus on content quality, and represents the first standardized instrument for comparative evaluation across educational resource formats.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,413
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,138 · 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 tête enseignante, 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAEM Education and TrainingMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207