Content validation of the information assessment method for delivery of educational material: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Context: The delivery of educational material constitutes an opportunity to engage Family Physicians (FPs) in online continuing education. The Information Assessment Method (IAM) allows FPs to report the clinical relevance, cognitive impact, use, and expected patient health benefits of clinical information received by email. About 10,000 Canadian physicians and pharmacists use IAM within accredited continuing education programs; however, IAM has not been fully content validated for the delivery of educational material. Objectives: Study the content validity of IAM (relevance and representativeness of IAM items) for the delivery of educational material. Design: Mixed methods convergent design. Quantitative part: Measure the relevance of IAM items. Participants and setting: Canadian Medical Association members who use IAM. Data collection: 234,194 ratings using IAM were collected in 2012. Data analysis: Descriptive statistics to calculate the relevance of IAM items with respect to their main construct. Qualitative part: Evaluate the representativeness of IAM items. Participants and setting: 15 FPs from McGill University. Data collection: Semi-structured face-to-face interview. Data analysis: Inductive-deductive thematic analysis to assess the representativeness of IAM items within each construct. Mixing Part: Results from quantitative and qualitative analyses were reviewed, combined, integrated and then discussed with experts. Results: The content validity of 21 items was confirmed, while two items were excluded. A new validated version was generated (IAM-2014). Conclusion: A tool to assess the clinical information received by physicians and pharmacists within online continuing education programs was validated. Consequently, information providers will be able to use valid results and feedback from FPs, to improve their product.
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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 | 0,262 | 0,334 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».