Development and Validation of a Set of Palliative Medicine Entrustable Professional Activities: Findings from a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Entrustable professional activities (EPAs) are routine tasks considered essential to a professional practice. An EPA can serve as a performance-based outcome that a clinical supervisor would progressively entrust a learner to perform. OBJECTIVE: Our aim was to identify, develop, and validate a set of EPAs for the palliative medicine discipline. METHODS: The design was a sequential qualitative and quantitative mixed methods study. A working group was convened to develop a set of EPAs. Focus groups and surveys were used for validation purposes. Palliative medicine educators and content experts from across Canada participated in both the working group as well as the focus groups. Attendees of the 2014 Canadian Society of Palliative Care Physicians (CSPCP) annual conference completed surveys. A questionnaire was used to collect survey participant sociodemographic, clinical, and academic information along with ratings of the importance of the EPAs individually and collectively. Cronbach's alpha examined internal consistency of the set of EPAs. RESULTS: Focus group participants strongly endorsed the 12 EPAs. Virtually all survey participants rated the individual EPAs as being "fairly/very important" (range 94% to 100%). Of the participants, 97% agreed that residents able to perform the set of EPAs would be practicing palliative medicine and 87% indicated strong agreement that this collective set of EPAs captures activities that all palliative medicine physicians must be able to perform. A Cronbach's alpha of 0.841 confirmed good internal consistency. CONCLUSIONS: Near uniform agreement from a national group of palliative medicine physicians provides strong validation for the set of 12 EPAs.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».