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Enregistrement W1986162062 · doi:10.4300/jgme-d-13-00026.1

Evaluation of Residency Programs: A Novel Approach Using Simulation

2014· article· en· W1986162062 sur OpenAlexaboutno aff
Kenneth A. Doyle, Meredith Young, Sarkis Meterissian

Notice bibliographique

RevueJournal of Graduate Medical Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrengths and weaknessesAccreditationMedical educationProcess (computing)MEDLINERestructuringComputer scienceBest practiceProgram evaluationPsychologyProcess managementMedicineBusinessStatisticsPolitical scienceSocial psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Canada, there has been discussion about restructuring the accreditation process for residency education programs with the possibility of exempting selected programs from regular, on-site, external reviews. OBJECTIVE: We assessed the feasibility and acceptability of a structured and rigorous internal review that identified program strengths and weaknesses, with the aim of allowing well-performing programs to be exempt from external reviews or to facilitate a significant lengthening of the review cycle. METHODS: We simulated all aspects of a regular, on-site, external review. All participants (program directors, program coordinators, faculty surveyors, and resident surveyors) were trained and performed all components of a formal external review. Participants completed an online survey to assess perceptions of the process and outcome. RESULTS: The overall response rate was 73% (109 of 149). Most respondents perceived the process to be either extremely or very rigorous (84%), fair (82%), and unbiased (75%). Those with previous review experience (77%) reported that the internal review process simulated a regular, on-site, external review either well or very well (mean rating 4.87, SD 0.90). Most program directors reported the cited list of program strengths to be either extremely or very appropriate (74%, 26 of 35). Perceptions of fairness, bias, and the appropriateness of cited program strengths and weaknesses depended on review outcome. CONCLUSIONS: A structured and rigorous internal review process that simulates a regular, on-site, external review is feasible and could yield a list of program strengths and weaknesses for use in ongoing assessment and improvement.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSimulation ou modélisation
DomaineÉvaluation
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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