Viewpoint: Competency-Based Postgraduate Training: Can We Bridge the Gap between Theory and Clinical Practice?
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of competency-based postgraduate medical training, as recently stimulated by national governing bodies in Canada, the United States, the United Kingdom, The Netherlands, and other countries, is a major advancement, but at the same time it evokes critical issues of curricular implementation. A source of concern is the translation of general competencies into the practice of clinical teaching. The authors observe confusion around the term competency, which may have adverse effects when a teaching and assessment program is to be designed. This article aims to clarify the competency terminology. To connect the ideas behind a competency framework with the work environment of patient care, the authors propose to analyze the critical activities of professional practice and relate these to predetermined competencies. The use of entrustable professional activities (EPAs) and statements of awarded responsibility (STARs) may bridge a potential gap between the theory of competency-based education and clinical practice. EPAs reflect those activities that together constitute the profession. Carrying out most of these EPAs requires the possession of several competencies. The authors propose not to go to great lengths to assess competencies as such, in the way they are abstractly defined in competency frameworks but, instead, to focus on the observation of concrete critical clinical activities and to infer the presence of multiple competencies from several observed activities. Residents may then be awarded responsibility for EPAs. This can serve to move toward competency-based training, in which a flexible length of training is possible and the outcome of training becomes more important than its length.
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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 | 0,020 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,035 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».