Preparing residents for family practice: role of an integrated “Triple C” curriculum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited understanding of the impact of Triple C competency-based curriculums on the preparation of residents for family practice. This paper describes a competency-based curriculum within an integrated longitudinal block design and presents preliminary evaluation data on the impact of this curriculum on preparedness for family practice. METHODS: First and second year family medicine residents were surveyed as a component of a year-end program evaluation to assess the extent to which the residency program is preparing them to engage in a variety of practice domains, the likelihood that they would engage in these domains, and the extent to which this residency program is comprehensive, relevant to their development as a family physician, and promotes interprofessional practice. RESULTS: Residents perceived themselves as prepared to engage in most practice areas and their intentions to engage in various practice domains were positively correlated to their ratings of preparedness. Ratings reflected that residents perceived this program as comprehensive and relevant to their development as a family physician and they perceived a high degree of encouragement for interprofessional practice. CONCLUSIONS: This study provides some preliminary evidence that an integrated competency-based curriculum, with an emphasis on interprofessional practice has the potential to effectively prepare residents for practice in family medicine.
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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 | 0,001 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».