Entrusting Observable Practice Activities and Milestones Over the 36 Months of an Internal Medicine Residency
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Competency-based medical education and milestone reporting have led to increased interest in work-based assessments using entrustment over time as an assessment framework. Little is known about data collected from these assessments during residency. This study describes the results of entrustment of discrete work-based skills over 36 months in the University of Cincinnati internal medicine (IM) residency program. METHOD: Attending physician and peer/allied health assessors provided entrustment ratings of resident performance on work-based observable practice activities (OPAs) mapped to Accreditation Council for Graduate Medicine Education/American Board of Internal Medicine reporting milestones for IM. These data were translated into milestones data and tracked longitudinally. The authors analyzed data from this new entrustment system's first 36 months (July 2012-June 2015). RESULTS: During the 36-month period, assessors made 364,728 milestone assessments (mapped from OPAs) of 189 residents. Residents received an annualized average of 83 assessment encounters, producing means of 3,987 milestone assessments and 4,325 words of narrative assessment. Mean entrustment ratings (range 1-5) from all assessors for all milestones rose from 2.46 for first-month residents to 3.92 for 36th-month residents (r = 0.9252, P < .001). Attending physicians' entrustment ratings were lower than peer/allied health assessors' ratings. Medical knowledge and patient care milestones were rated lower than professionalism and interpersonal and communication skills milestones. CONCLUSIONS: Entrustment of milestones appears to rise progressively over time, with differences by assessor type, competency, milestone, and resident. Further research is needed to elucidate the validity of these data in promotion, remediation, and reporting decisions.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».