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Record W3013699983 · doi:10.1051/pmed/2020006

Évaluation objective structurée de l’animation du débriefing (ÉOSAD) : traduction, adaptation et validation d’une rubrique

2019· article· fr· W3013699983 on OpenAlexaffabout
Patrick Lavoie, Marie‐France Deschênes, Louise-Andrée Brien, Mélanie Radermaker, Louise Boyer

Bibliographic record

VenuePédagogie médicale · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicSimulation-Based Education in Healthcare
Canadian institutionsUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Le débriefing en simulation clinique requiert des habiletés d’animation de la part des formateurs. Bien que des outils d’évaluation validés existent et pourraient servir à leur formation, ils sont uniquement disponibles en anglais et ne sont pas adaptés à la réalité québécoise. But : (1) Traduire une rubrique d’évaluation de la qualité de l’animation du débriefing ( Objective Structured Assessment of Debriefing ) en français et l’adapter au contexte québécois ; et (2) en tester la validité et la fidélité dans un contexte de formation en sciences infirmières. Méthodes : La rubrique a été traduite et adaptée par trois traducteurs indépendants. Des experts en simulation ( n = 11) en ont validé le contenu selon une méthode Delphi modifiée. La rubrique traduite a été mise à l’essai auprès d’animateurs en simulation ( n = 10) qui ont évalué la qualité de débriefings filmés ( n = 16). Résultats : La rubrique présente une forte validité de contenu selon les experts et une forte validité concomitante en comparaison avec un score d’évaluation générale du débriefing. Les résultats pour les fidélités interjuges et test-retest montrent une variabilité dans l’attribution des scores par les animateurs de débriefing. Conclusion : La rubrique fournit un langage et des critères communs pour évaluer la qualité d’animation des débriefings. Elle pourrait servir de base à la formation des formateurs en précisant des critères de performance et des descripteurs reflétant différents niveaux de performance. Les qualités psychométriques observées suggèrent toutefois qu’une formation plus exhaustive et des modifications dans les descripteurs seraient nécessaires avant que la rubrique ne soit utilisée en contexte de recherche.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.169
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.082
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.282 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes2
Has abstractyes

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