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Enregistrement W2120650221 · doi:10.4300/jgme-06-04-47

Updating CanMEDS in 2015: Ensuring Quality in the Change Process

2014· article· en· W2120650221 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth M. Wooster, Elaine Van Melle, Ming-Ka Chan, Deepak Dath, Jonathan Sherbino, Jason R. Frank

Notice bibliographique

RevueJournal of Graduate Medical Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of ManitobaQueen's UniversityMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical educationUrologyProcess (computing)Qualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) will launch CanMEDS 2015 after a 3-year process to revise and refine the CanMEDS 2005 Framework. To engage multiple stakeholders, the RCPSC distributed an online survey to its fellows, trainees, and other interested stakeholders in 2013.Methods: Educators at the RCPSC developed a survey using an iterative, reflective process. The mixed methods survey, administered electronically, consisted of open- and close-ended questions related to the 7 CanMEDS Roles. The results were analyzed by 2 RCPSC clinician educators and 2 RCPSC education scientists.Results: Of 1204 respondents, 60% were fellows and 19% were trainees, representing all but 2 disciplines within the RCPSC. Forty-seven percent were university-based and 64% considered themselves to either know the framework or be an expert in applying 1 role. The depth and breadth of responses varied greatly and qualitative analysis revealed 5 overarching themes: simplify the descriptions of roles; clarify the roles; reduce overlap between roles; assist with implementation; and include patient safety.Conclusions: Stakeholders are very interested in participating in the revision and renewal of the CanMEDS Framework. Responses align with themes found through other consultation methods and validate the importance of reaching out to stakeholders in the process of framework revision.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,386
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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