Mapping Cognitive Overlaps Between Practice-Based Learning and Improvement and Evidence-Based Medicine: An Operational Definition for Assessing Resident Physician Competence
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».