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Enregistrement W1494373589 · doi:10.36834/cmej.36570

Defining Content for a Competency-based (CanMEDS) Postgraduate Curriculum in Ambulatory Care: A Delphi Study

2012· article· en· W1494373589 sur OpenAlexaffvenueabout
René Wong

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompendiumDelphi methodCurriculumMedical educationSet (abstract data type)MedicineAmbulatoryHealth careInclusion (mineral)DelphiAmbulatory carePsychologyNursingPedagogyComputer sciencePolitical scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ambulatory training in internal medicine has been noted to be dysfunctional and inadequate. In this study, we developed a set of competency-based outcomes specific to ambulatory care to guide the design, implementation and evaluation of instructional events to ensure that societal needs are addressed. METHODS: In 2007 a Delphi technique was used to reach consensus and define the priorities for competency-based training in ambulatory care for internal medicine residents. Four groups of stakeholders in Canada participated: program directors, members of the Canadian Society of Internal Medicine, recent graduates, and residents. RESULTS: Two rounds of the Delphi process were required to reach consensus on a set of sixty competency-based educational objectives in ambulatory care that were classified under the CanMEDS roles. The inclusion of recent graduates in this study resulted in the addition of non-clinical topics that would have otherwise been missed, falling under roles historically viewed as being challenging to teach and evaluate (Manager, Health Advocate). CONCLUSION: This study is the first time a Delphi-process has been used to define the priorities for ambulatory care training in internal medicine under a competency-based framework. The resulting compendium of competency-based objectives provides a foundation from which educators can design, evaluate and modify existing training experiences.

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)0,115
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1150,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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