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Enregistrement W2613598172 · doi:10.5811/westjem.2017.3.33409

Academic Primer Series: Key Papers About Competency-Based Medical Education

2017· review· en· W2613598172 sur OpenAlexaff
Robert Cooney, Teresa M. Chan, Michael Gottlieb, Michael K. Abraham, Sylvia Alden, Jillian Mongelluzzo, Michael Pasirstein, Jonathan Sherbino

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Emergency Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodMedical educationGlobeDelphiAccreditationCurriculumGraduate medical educationHouse staffMedicineComputer sciencePsychologyPedagogyFamily medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Competency-based medical education (CBME) presents a paradigm shift in medical training. This outcome-based education movement has triggered substantive changes across the globe. Since this transition is only beginning, many faculty members may not have experience with CBME nor a solid foundation in the grounding literature. We identify and summarize key papers to help faculty members learn more about CBME. METHODS: Based on the online discussions of the 2016-2017 ALiEM Faculty Incubator program, a series of papers on the topic of CBME was developed. Augmenting this list with suggestions by a guest expert and by an open call on Twitter for other important papers, we were able to generate a list of 21 papers in total. Subsequently, we used a modified Delphi study methodology to narrow the list to key papers that describe the importance and significance for educators interested in learning about CBME. To determine the most impactful papers, the mixed junior and senior faculty authorship group used three-round voting methodology based upon the Delphi method. RESULTS: Summaries of the five most highly rated papers on the topic of CBME, as determined by this modified Delphi approach, are presented in this paper. Major themes include a definition of core CBME themes, CBME principles to consider in the design of curricula, a history of the development of the CBME movement, and a rationale for changes to accreditation with CBME. The application of the study findings to junior faculty and faculty developers is discussed. CONCLUSION: We present five key papers on CBME that junior faculty members and faculty experts identified as essential to faculty development. These papers are a mix of foundational and explanatory papers that may provide a basis from which junior faculty members may build upon as they help to implement CBME programs.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0140,015
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,025

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,368 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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