Using a Delphi process to establish consensus on emergency medicine clerkship competencies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently, there is no consensus on the core competencies required for emergency medicine (EM) clerkships in Canada. Existing EM curricula have been developed through informal consensus or local efforts. The Delphi process has been used extensively as a means for establishing consensus. AIM: The purpose of this project was to define core competencies for EM clerkships in Canada, to validate a Delphi process in the context of national curriculum development, and to demonstrate the adoption of the CanMEDS physician competency paradigm in the undergraduate medical education realm. METHODS: Using a modified Delphi process, we developed a consensus amongst a panel of expert emergency physicians from across Canada utilizing the CanMEDS 2005 Physician Competency Framework. RESULTS: Thirty experts from nine different medical schools across Canada participated on the panel. The initial list consisted of 152 competencies organized in the seven domains of the CanMEDS 2005 Physician Competency Framework. After the second round of the Delphi process, the list of competencies was reduced to 62 (59% reduction). CONCLUSION: This study demonstrated that a modified Delphi process can result in a strong consensus around a realistic number of core competencies for EM clerkships. We propose that such a method could be used by other medical specialties and health professions to develop rotation-specific core competencies.
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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 | 0,302 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».