Designing and Implementing a Competency-Based Training Program for Anesthesiology Residents at the University of Ottawa
Notice bibliographique
Résumé
Competency-based medical education is gaining traction as a solution to address the challenges associated with the current time-based models of physician training. Competency-based medical education is an outcomes-based approach that involves identifying the abilities required of physicians and then designing the curriculum to support the achievement and assessment of these competencies. This paradigm defies the assumption that competence is achieved based on time spent on rotations and instead requires residents to demonstrate competence. The Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) has launched Competence by Design (CBD), a competency-based approach for residency training and specialty practice. The first residents to be trained within this model will be those in medical oncology and otolaryngology-head and neck surgery in July, 2016. However, with approval from the RCPSC, the Department of Anesthesiology, University of Ottawa, launched an innovative competency-based residency training program July 1, 2015. The purpose of this paper is to provide an overview of the program and offer a blueprint for other programs planning similar curricular reform. The program is structured according to the RCPSC CBD stages and addresses all CanMEDS roles. While our program retains some aspects of the traditional design, we have made many transformational changes.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».