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Enregistrement W2058852607 · doi:10.4300/jgme-d-09-00029.1

Mapping Cognitive Overlaps Between Practice-Based Learning and Improvement and Evidence-Based Medicine: An Operational Definition for Assessing Resident Physician Competence

2009· article· en· W2058852607 sur OpenAlexaff
Madhabi Chatterji, Mark J. Graham, Peter Wyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Graduate Medical Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Estado do Rio de JaneiroNational Board of Medical Examiners
Mots-clésCompetence (human resources)CognitionGraduate medical educationAccreditationComputer scienceMedical educationPsychologyMedicineArtificial intelligenceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The complex competency labeled practice-based learning and improvement (PBLI) by the Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) incorporates core knowledge in evidence-based medicine (EBM). The purpose of this study was to operationally define a "PBLI-EBM" domain for assessing resident physician competence. METHOD: The authors used an iterative design process to first content analyze and map correspondences between ACGME and EBM literature sources. The project team, including content and measurement experts and residents/fellows, parsed, classified, and hierarchically organized embedded learning outcomes using a literature-supported cognitive taxonomy. A pool of 141 items was produced from the domain and assessment specifications. The PBLI-EBM domain and resulting items were content validated through formal reviews by a national panel of experts. RESULTS: The final domain represents overlapping PBLI and EBM cognitive dimensions measurable through written, multiple-choice assessments. It is organized as 4 subdomains of clinical action: Therapy, Prognosis, Diagnosis, and Harm. Four broad cognitive skill branches (Ask, Acquire, Appraise, and Apply) are subsumed under each subdomain. Each skill branch is defined by enabling skills that specify the cognitive processes, content, and conditions pertinent to demonstrable competence. Most items passed content validity screening criteria and were prepared for test form assembly and administration. CONCLUSIONS: The operational definition of PBLI-EBM competence is based on a rigorously developed and validated domain and item pool, and substantially expands conventional understandings of EBM. The domain, assessment specifications, and procedures outlined may be used to design written assessments to tap important cognitive dimensions of the overall PBLI competency, as given by ACGME. For more comprehensive coverage of the PBLI competency, such instruments need to be complemented with performance assessments.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0110,005
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,330 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations16
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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