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Enregistrement W2532130708 · doi:10.1111/coa.12772

Otolaryngology residency education: a scoping review on the shift towards competency‐based medical education

2016· review· en· W2532130708 sur OpenAlexaff
Natalie Wagner, Christine Fahim, Kate M. Dunn, D. Reid, Ranil Sonnadara

Notice bibliographique

RevueClinical Otolaryngology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLFormative assessmentMedical educationMEDLINECurriculumSystematic reviewOtorhinolaryngologyNursingSurgeryPsychological interventionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Residency training programmes worldwide are experiencing a shift from the traditional time-based curriculum to competency-based medical education (CBME), due to changes in the healthcare system that have impacted clinical learning opportunities. Otolaryngology-Head and Neck Surgery (OTL-HNS) programmes are one of the first North American surgical specialties to adopt the new CBME curriculum. OBJECTIVE OF REVIEW: The purpose of this scoping review is to examine the literature pertaining to CBME in OTL-HNS programmes worldwide, to identify the tools that have been developed and identify potential barriers to the implementation of CBME. SEARCH STRATEGY: Four online databases, OVID MEDLINE (R) from 1946 to 5 August 2015, EMBASE 1974 to 5 August 2015, Cochrane and CINAHL databases up to 5 August 2015, were searched using key words related to OTL-HNS and CBME. EVALUATION METHOD: Two researchers independently reviewed the literature in a systematic manner and met to discuss and address any discrepancies at each step of the review process. RESULTS: Of the 207 publications identified in the initial search, 31 were included in this scoping review. Two key themes emerged from the literature: first, OTL-HNS programmes reported a need for new assessment tools that assess competency and also provide the learner with formative feedback. Second, although varieties of tools assessing both technical and non-technical skills have been developed, implementation of such tools has been met with some challenges. These challenges include a lack of faculty support, inadequate administrative support and a lack of knowledge on how to start the transition to CBME. CONCLUSIONS: This scoping review suggests that task-specific checklists, entrustment scales, evaluation portfolios from multiple assessments and faculty training sessions are key aspects to incorporate as OTL-HNS training programmes shift towards a CBME curriculum.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0220,023
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,399 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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