Development and incorporation of hybrid simulation OSCE into in-training examinations to assess multiple CanMEDS competencies in urologic trainees
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As residency training requirements increasingly emphasize a competency-based approach, novel tools to directly evaluate Canadian Medical Education Directives for Specialists (CanMEDS) competencies must be developed. Incorporating simulation allows residents to demonstrate knowledge and skills in a safe, standardized environment. We describe a novel hybrid simulation station for use in a urology resident in-training Objective Structured Clinical Exam (OSCE) to assess multiple CanMEDS competencies. METHODS: An OSCE station was developed to assess Communicator, Health Advocate, Manager, and Medical Expert (including technical skills) CanMEDS roles. Residents interviewed a standardized patient, interacted with a nurse, performed flexible cystoscopy and attempted stent removal using a novel bladder/stent model. Communication was assessed using the Calgary-Cambridge Observational Guide, knowledge was assessed using a checklist, and technical skills were assessed using a previously validated global rating scale. Video debriefing allowed residents to review their performance. Face and discriminative validity were assessed, and feasibility was determined through qualitative post-examination interviews and cost analysis. RESULTS: All 9 residents (postgraduate years [PGY] 3, 4, 5) completed the OSCE in 15 minutes. Communicator and knowledge scores were similar among all PGYs. Scores in technical skills were higher in PGY-5 compared with PGY-3/4 reside nts (mean score 79% vs. 73%). Residents and exam personnel felt the OSCE station allowed for realistic demonstration of competencies. Equipment cost was $218 for the exam station. CONCLUSIONS: We developed and implemented a hybrid simulation-based OSCE station to assess multiple CanMEDS roles. This approach was feasible and cost-effective; it also provided a framework for future development of similar OSCE stations to assess resident competencies across multiple domains.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».