Exploring Integration in Action: Competencies as Building Blocks of Expertise
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Competency frameworks such as the CanMEDS roles and the ACGME core competencies may lead to the implicit assumption that physicians can learn and practice individual competencies in isolation. In contrast, models of adaptive expertise suggest that the integration of competencies reflects the capabilities of an expert physician. Thus, educational programming aimed at teaching discrete roles or competencies might overlook expert physician capabilities that are central to patient care. To develop expertise, learning opportunities must reflect expert capabilities. To better understand the relationship between competency-based medical education and expert development, the authors sought to explore how integrated competencies are enacted during patient care by postgraduate medical trainees. METHOD: Using a cognitive ethnographic approach, in 2014-2015 the authors conducted observations and-to refine and elaborate these observations-ad hoc informal interviews with 13 postgraduate trainee participants. Data collection resulted in 92 hours of observation, 26 patient case portraits, and a total of 220 pages of field notes for analysis. Through analysis, the authors identified and examined moments when postgraduate trainees appeared to be simultaneously enacting multiple competencies. RESULTS: The authors identified two key expert capabilities in moments of integrated competence: finding complexity and being patient-centered. They described two mechanisms for these forms of integration: valuing the patient's narrative of their illness, and integrated understanding. CONCLUSIONS: Understanding integrated competencies as the building blocks of expert capabilities, along with recognizing the importance of mechanisms that support integration, offers an opportunity to use existing competency-based frameworks to understand and teach adaptive expertise.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,028 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».