66. Innovation in the academic half-day CanMEDS medical expert competency for residency educations
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade we have attempted various iterations of the academic half-day, but recurring trainee complaints of only didactic sessions, a parallel resident-directed “Nelsons” rounds, and low attendance necessitated a reconsideration of the approach. After discussion with the postgraduate trainees we divided the academic year into two blocks. An initial 8 week “summer program” with 24 student contact hours, focuses on the introduction to and review of common, critical care and emergency pediatric issues. The following 40 weeks has 120 student contact hours. Two thirds of the time is directed at the CanMEDS Medical Expert Core Competency. The postgraduate trainees have developed a three year core knowledge curriculum. The 200 “core” topics are mapped onto four international curricula; the RCPSC’s Objectives of Training and Specialty Training Requirements in Pediatrics using the Systems-Based Educational Objectives in the Core Program in Pediatrics, the American Board of Pediatrics – General Pediatrics Outline, and the Royal College of Pediatrics & Child Health (RCPCH) Framework of Competencies for Basic Specialist Training, and Core Higher Specialist Training in Paediatrics. The two hour Medical Expert session is divided equally into a postgraduate trainee didactic presentation, and a collaborator case-based learning session. Six weeks prior to the scheduled session the trainee and the assigned faculty collaborator receive the core Medical Expert topic mapped to the four international curricula. The pediatric trainee develops a didactic presentation along with a two page summary. The collaborator, a resource for the trainee’s didactic presentation, develops three clinical cases that emphasize core knowledge, and attends as a Medical Expert resource person. We are currently surveying the postgraduate trainees and faculty about this international-based core medical expert program of study.
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 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 | 0,024 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».