A Practical Methodological Approach Towards Identifying Core Competencies in Medical Education Based on Literature Trends
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Competency-based medical education (CBME) is gaining momentum in postgraduate residency and fellowship training. While randomized trials, consensus statements, and practice guidelines can help delineate some of the core competencies for CBME, they are not applicable to all clinical scenarios. OBJECTIVE: To propose and assess the feasibility of a practical methodology for addressing this issue using radiosurgery for vestibular schwannoma (VS) science as an example. METHODS: The Web of Science electronic database was searched using relevant terms. A 3-step review of titles and abstracts was used. Studies were classified independently and in duplicate as either efficacy or effectiveness analyses. Cohen's kappa score was used to assess inter-rater agreement. RESULTS: Overall, 1818 surgical and 943 radiosurgical publications were identified. The number of effectiveness studies surpassed that of efficacy studies in the late 1980s for surgical studies, and in the early-to-mid 1990s among radiosurgical studies. The publication rate was higher for radiosurgery in the mid 1990s, but it paralleled that of surgical studies beyond the early 2000s. Variations in this overall trend corresponded to the emergence of studies that assessed the role of endoscopy and the utility of dose reduction in radiosurgery. CONCLUSION: We have confirmed the feasibility and accuracy of this objective methodological approach. By understanding how the peer-reviewed literature reflects actual practice interests, educators can tailor curricula to ensure that trainees remain current. While further validation studies are needed, this methodology can serve as a supplemental strategy for identifying additional core competencies in CBME.
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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 | 0,631 | 0,744 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,057 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».