A new tool for assessing short debriefings after immersive simulation: validity of the SHORT scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Simulation is being increasingly used worldwide in healthcare education. However, it is costly both in terms of finances and human resources. As a consequence, several institutions have designed programs offering several short immersive simulation sessions, each followed by short debriefings. Although debriefing is recommended, no tool exists to assess appropriateness of short debriefings after such simulation sessions. We have developed the Simulation in Healthcare retrOaction Rating Tool (SHORT) to assess short debriefings, and provide some validity evidence for its use. Methods We designed this scale based on our experience and previously published instruments, and tested it by assessing short debriefings of simulation sessions offered to emergency medicine residents at Laval University (Canada) from 2015 to 2016. Analysis of its reliability and validity was done using Standards for educational and psychological testing. Generalizability theory was used for testing internal structure evidence for validity. Results Two raters independently assessed 22 filmed short debriefings. Mean debriefing length was 10:35 (min 7:21; max 14:32). Calculated generalizability (reliability) coefficients are φ = 0.80 and φ-λ3 = 0.82. The generalizability coefficient for a single rater assessing three debriefings is φ = 0.84. Conclusions The G study shows a high generalizability coefficient (φ ≥ 0.80), which demonstrates a high reliability. The response process evidence for validity provides evidence that no errors were associated with using the instrument. Further studies should be done to demonstrate validity of the English version of the instrument and to validate its use by novice raters trained in the use of the SHORT.
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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 | 0,024 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».