Dermatology postgraduate training in Canada: CanMEDS competencies
Notice bibliographique
Résumé
Medical residency education and the development of formalized training objectives in Canada have evolved continuously, especially with the introduction of the Canadian Medical Education Directions for Specialists (CanMEDS) competencies by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) in 1996. In order to evaluate the effectiveness of implementation of CanMEDS competencies in Canadian postgraduate dermatology training programs from the residents' perspective, a comprehensive national survey of all Canadian core dermatology residents was conducted in June 2004. One hundred percent of core (PGY3-5) dermatology residents across the country (n = 48) completed the survey. Forty eight percent of residents were familiar with the CanMEDS competencies. Within the CanMEDS framework, the competencies were felt to be taught adequately by the following proportion of residents: medical expert (78 %), professional (66 %), communicator (52 %), collaborator (48 %), health advocate (48 %), scholar (48 %), and manager (28 %), with notable differences based on the year of training. This is the first national Canadian survey examining dermatology postgraduate education from the residents' perspective with a focus on CanMEDS competencies. While the RCPSC CanMEDS project implementation is presently in the faculty development phase, further work must be accomplished to enhance awareness of CanMEDS competencies and to incorporate these into dermatology residency programs across the country. Particular targeting of the roles perceived to be poorly taught is needed.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».