Senior medical students' appraisal of CanMEDS competencies
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: In 2003 the Dutch Central College of Medical Specialties presented guidelines for the modernisation of all medical specialty training programmes in the Netherlands. These guidelines are based to a large extent on the CanMEDS (Canadian Medical Education Directives for Specialists) 2000 model, which defines 7 roles for medical specialists. This model was adjusted to the Dutch situation. The roles were converted to 7 fields of competency: Medical Performance; Communication; Collaboration; Knowledge and Science; Community Performance; Management, and Professionalism. OBJECTIVE: As changes in postgraduate training will probably be most effective if future trainees recognise their value, we set out to determine how senior medical students rated these fields of competency in terms of their importance. METHODS: We carried out a study at University Medical Centre (UMC) Utrecht, the Netherlands, in which 80 Year 6 medical students answered a questionnaire in which they rated the importance of each of 28 key competencies within the 7 competency fields. RESULTS: Although all key competencies were regarded as important (averages > or = 3.8), Professionalism and Communication scored highest on the student ratings. Management was assessed as least important. CONCLUSIONS: It is interesting that medical students acknowledged the importance of competencies other than those involving medical expertise and performance. It confirms the opinion that educating doctors is currently viewed as much more than providing theoretical and clinical knowledge and skills. The CanMEDS framework is appreciated by Dutch medical students. The fact that all competencies are seen as important adds to their face validity and therefore to their usefulness as a basis for postgraduate training.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».