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Enregistrement W4413351686 · doi:10.3138/jvme-2024-0169

Development of a Simple, Rapid, Convenience Sampling Method to Evaluate the Validity of Clinical Skills Models and Protocols in a Veterinary Educational Setting

2025· article· en· W4413351686 sur OpenAlexvenueno aff
Charlotte Maile, Kirsty D. McGinley, Emily A. Auger, Sharmini Julita Paramasivam, Peter Cockcroft

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Likert scaleMedical educationContent validityScale (ratio)Construct validityConstruct (python library)MedicineVeterinary medicinePsychologyComputer scienceNursingPathologyAlternative medicinePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of clinical skills models is now commonplace in veterinary education, with the aim of improving proficiency and competency when subsequently performing clinical procedures on patients. However, it is important to evaluate the construct and content validity of the models and protocols being used to replace live animal teaching. Performing in-depth validation studies takes considerable time and resources, which may not be readily available in an educational setting. This study describes a fast and effective method using expert feedback to evaluate the validity of clinical skills models and their associated protocols used in veterinary teaching. A total of 30 skills used in the teaching of undergraduate veterinary students at the University of Surrey (UK) were evaluated, 10 from each of the core species (companion animal, equine, and production animal). Qualified veterinary surgeons with experience performing each skill were invited to read through the protocol and perform the skills. They were then asked to provide anonymous ratings using a 5-point Likert scale regarding: the realism of the model, the suitability of the protocol, and the suitability of the model and protocol to prepare students to perform the skill in clinical practice. The results showed that 80% of respondents agreed that performing the skill was realistic compared with the live animal for 63.3% of skills, that the written protocol was appropriate for performing this skill for 96.7% of skills, and/or that the model and protocol were suitable to prepare students to perform the skill in clinical practice for 76.7% of skills. This study presents an innovative approach to high-throughput clinical skills teaching validation.

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)0,120
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1200,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,689
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,003 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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