Can CanMEDS competencies be developed in medical school anatomy laboratories? A literature review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this literature review was to identify potential ways in which undergraduate medical anatomy education may be relevant to the CanMEDS Roles, a competency-based framework used throughout Canadian medical training. METHODS: A scoping review of medical education literature was conducted in March 2017 for English language publications that included key words related to anatomy education and to key competencies formally described for each of the Roles in the CanMEDS 2015 framework. Indicated benefits were then collated, characterized, and synthesized for each CanMEDS Role. RESULTS: There were 71 studies identified describing original findings. Perceived benefits of anatomy education were most often identified for competencies related to the Medical Expert Role. Multiple studies also cited benefits related to the Scholar, Professional and Collaborator Roles. There was a lack of literature related to the Health Advocate, Communicator, and Leader Roles. The majority of benefits defined in the literature were limited to student perceptions rather than objectively measured outcomes. CONCLUSIONS: There is some evidence to suggest that anatomy education can facilitate the development of core competencies related to several CanMEDS Roles, outside of simply developing medical knowledge in the Medical Expert Role. Future studies need to develop methods to objectively assess outcomes related to these competencies.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».