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Enregistrement W4415380101 · doi:10.1186/s41077-025-00375-x

Using Kane’s validity framework to examine the implications of feedback in simulation-based assessments

2025· article· en· W4415380101 sur OpenAlex
Kathryn Hodwitz, Sherryn Rambihar, Ara Tekian, Ryan Brydges

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Simulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth services researchArgument (complex analysis)External validityPredictive validityProgram evaluationTest validityValidityInternal validity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Simulation modalities have been increasingly used within programmatic assessment systems, yet educators typically have not collected and appraised validity evidence to justify such uses. Kane's validity framework offers a contemporary approach to conducting validation studies of assessment practices. Under the framework, educators collect and appraise validity evidence according to four inferences: the scoring of performance, the generalization of scores to other assessment contexts, the extrapolation of assessment performance to real-world contexts, and the implications or consequences of assessment decisions for learners, educators, programs, patients, and society. We developed a simulation-based echocardiography competence assessment tool (ECAT) and collected validity evidence to evaluate its use as an assessment for learning. We applied Kane's validity framework to evaluate the utility of the ECAT, with a focus on the implications of the assessment for promoting trainees' learning. METHODS: We implemented the ECAT in 2017, collecting simulation-based performance data and subsequent interview data. Fourteen cardiology trainees were assessed using the ECAT by four raters, and their performance was video-recorded. After trainees reviewed their performance videos and feedback, we conducted individual interviews with them and the raters who provided feedback. Directed content analysis generated implications and scoring evidence, and quantitative analyses generated scoring and extrapolation evidence. All evidence was critically appraised to form a validity argument about using ECAT as an assessment for learning. RESULTS: Participants reported that ECAT scores accurately represented trainees'performance, and that the feedback helped identify learning opportunities. Inter-rater reliability was high at ICC = 0.913 (95% CI 0.81-0.97). Participants' ECAT scores correlated with their end-of-rotation cardiology exam scores (r = 0.66, p = 0.02) and had positive associations with raters' judgments of the diagnostic quality of their scans, and with their reported numbers of echocardiograms seen, performed, and interpreted. CONCLUSIONS: Our integrated analysis produced a data-informed validity argument supporting the use of the ECAT as a simulation-based assessment for learning. The findings also highlighted multiple areas for further research to optimize the ECAT. Our illustrative example of Kane's validity framework aims to support simulation educators as they are increasingly called on to justify the use of simulation-based assessments in programmatic and competency-based assessment systems.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,388 · 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