Competency-based continuing professional development
Notice bibliographique
Résumé
Competence is traditionally viewed as the attainment of a static set of attributes rather than a dynamic process in which physicians continuously use their practice experiences to "progress in competence" toward the attainment of expertise. A competency-based continuing professional development (CPD) model is premised on a set of learning competencies that include the ability to (a) use practice information to identify learning priorities and to develop and monitor CPD plans; (b) access information sources for innovations in development and new evidence that may potentially be integrated into practice; (c) establish a personal knowledge management system to store and retrieve evidence and to select and manage learning projects; (d) construct questions, search for evidence, and record and track conclusions for practice; and (e) use tools and processes to measure competence and performance and develop action plans to enhance practice. Competency-based CPD emphasizes self-directed learning processes and promotes the role of assessment as a professional expectation and obligation. Various approaches to defining general competencies for practice require the creation of specific performance metrics to be meaningful and relevant to the lifelong learning strategies of physicians. This paper describes the assumptions, advantages, and challenges of establishing a CPD system focused on competencies that improve physician performance and the quality and safety of patient care. Implications for competency-based CPD are discussed from an individual and organizational perspective, and a model to bridge the transition from residency to practice is explored.
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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 | 0,017 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».