[Creation and implementation of a remediation tool in a family medicine residency program].
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM BEING ADDRESSED: As is true in most postgraduate medical education programs, about 10% of the residents in the family medicine residency program at Université de Montréal encounter considerable difficulties in developing their skills. OBJECTIVE OF PROGRAM: In order to more adequately support the program's teachers in diagnosing these difficulties and in designing, planning, and following up on a remediation strategy, the Residency Program Evaluation Committee devised a tool consisting of a sample remediation plan and a guide to its use. PROGRAM DESCRIPTION: The remediation tool consists of 2 documents. The first is a sample remediation plan made up of a contract followed by 4 sections: diagnosis of learning problems, intention to improve, ways to improve, and evaluation of improvement with an interim and a final report. The second is a guide to drafting and systematizing the remediation plan. CONCLUSION: The favourable response to the tool and the use that was made of it during the year in which it was implemented demonstrate that the processes we had chosen were a success. Support from the faculty, implementation of the co-construction method to create the tool, as well as training and support for users were all factors in this success. A research project is under way to document the impact that use of this tool will have on our residency program.
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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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».