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Enregistrement W7065802253

Étude de l'impact d'un outil de calibration des évaluations des étudiants dans l'enseignement de l'endodontie au premier cycle

2021· other· fr· W7065802253 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensShared Services Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationStatistical analysisTest (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Les cliniciens de la faculté de médecine dentaire de l'Université Laval utilisent une grille d'évaluation détaillée pour la notation des traitements endodontiques effectués par les étudiants. Malgré cela, une fluctuation des notes entre les examinateurs a pu être observée. Objectif : Créer un outil de calibration informatisé pour les évaluations cliniques et pré-cliniques en endodontie et vérifier l'efficacité de cet outil. Méthode : La première étape du projet consistait à la création de l'outil de calibration sur plateforme web. La deuxième étape fut l'étude de l'efficacité de cet outil. Seize participants ont effectué à la suite un test pré-calibration (test = attribuer une note à 5 traitements endodontiques fictifs), le processus de calibration, un test post-calibration immédiat et un test post-calibration deux mois plus tard. Les accords inter-évaluateurs avant et après la calibration ont été évalués grâce au coefficient intra-classe (ICC). La différence entre la note gold standard et la note du participant a été évaluée avant et après la calibration grâce à une ANOVA à mesures répétées. Résultats : Les ICC tout groupe confondu ont montré le passage d'une concordance inter-juge faible (ICC = 0,390) en pré-calibration à une concordance modérée en post-calibration (ICC post-calibration immédiat = 0,625; ICC post-calibration 2 mois = 0,533). L'ANOVA sur modèle de la différence absolue a montré une différence statistiquement significative entre les moyennes ajustées du test pré-calibration (X̅pré = 0,6445 ± 0,0726, p < 0,05) et le test post-calibration immédiat (X̅post-1 = 0,4908 ± 0,0726, p < 0,05). Aucune différence statistiquement significative n'a été trouvée entre les moyennes ajustées des tests pré-calibration et post-calibration à 2 mois (X̅post-2 = 0,4908 ± 0,0726) (p > 0.05). Conclusion : Cette étude a démontré que l'outil de calibration permet une amélioration de la concordance des notes entre les évaluateurs immédiatement après son application mais cette concordance ne s'est pas maintenue dans le temps.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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