Implementing Competency-Based Medical Education in a Postgraduate Family Medicine Residency Training Program: A Stepwise Approach, Facilitating Factors, and Processes or Steps That Would Have Been Helpful
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: In 2009-2010, the postgraduate residency training program at the Department of Family Medicine, Queen's University, wrestled with the practicalities of competency-based medical education (CBME) implementation when its accrediting body, the College of Family Physicians of Canada, introduced the competency-based Triple C curriculum. APPROACH: The authors used a stepwise approach to implement CMBE; the steps were to (1) identify objectives, (2) identify competencies, (3) map objectives and competencies to learning experiences and assessment processes, (4) plan learning experiences, (5) develop an assessment system, (6) collect and interpret data, (7) adjust individual residents' training programs, and (8) distribute decisions to stakeholders. The authors also note overarching processes, costs, and facil itating factors and processes or steps that would have been helpful for CBME implementation. OUTCOMES: Early outcomes are encouraging. Residents are being directly observed more often with increased documented feedback about performance based on explicit competency standards (24,000 data points for 150 residents from 2013 to 2015). These multiple observations are being collated in a way that is allowing the identification of patterns of performance, red flags, and competency development trajectory. Outliers are being identified earlier, resulting in earlier individualized modification of their residency training program. NEXT STEPS: The authors will continue to provide and refine faculty development, are developing an entrustable professional activity field note app for handheld devices, and are undertaking research to explore what facilitates learners' competency development, what increases assessors' confidence in making competence decisions, and whether residents are better trained as a result of CBME implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».