Introducing competency-based postgraduate medical education in the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
Medical boards around the world face the challenge of creating competency-based postgraduate training programs. Recent legislation requires that all postgraduate medical training programmes in The Netherlands be reformed. In this article the Dutch Advisory Board for Postgraduate Curriculum Development shares some of their experiences with guiding the design of specialist training programs, based on the Canadian Medical Educational Directives for Specialists (CanMEDS). All twenty-seven Dutch Medical Specialty Societies take three steps in designing a curriculum. First they divide the entire content of a specialty into logical units, so-called 'themes'. The second step is discussing, for each theme, for which tasks trainees have to be instructed, guided, and assessed. Finally, for each task an assessment method is chosen to focus on a limited number of CanMEDS roles. This leads to a three step training cycle: (i) based on their in-training assessment and practices, trainees will gather evidence on their development in a portfolio; (ii) this evidence stimulates the trainee and the supervisor to regularly reflect on a trainee's global development regarding the CanMEDS roles as well as on the performance in specific tasks; (iii) a personal development plan structures future learning goals and strategies. The experiences in the Netherlands are in line with international developments in postgraduate medical education and with the literature on workplace-based teaching and learning.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».