Epidemiology of competence: a scoping review to understand the risks and supports to competence of four health professions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examined the risks and supports to competence discussed in the literature related to occupational therapists, pharmacists, physical therapists and physicians, using epidemiology as a conceptual model. DESIGN: Articles from a scoping literature review, published from 1975 to 2014 inclusive, were included if they were about a risk or support to the professional or clinical competence of one of four health professions. Descriptive and regression analyses identified potential associations between risks and supports to competence and the location of study, type of health profession, competence life-cycle and the domain(s) of competence (organised around the CanMEDS framework). RESULTS: A total of 3572 abstracts were reviewed and 943 articles analysed. Most focused on physicians (n=810, 86.0%) and 'practice' (n=642, 68.0%). Fewer articles discussed risks to competence (n=418, 44.3%) than supports (n=750, 79.5%). The top four risks, each discussed in over 15% of articles, were: transitions in practice, being an international graduate, lack of clinical exposure/experience (ie, insufficient volume of procedures or patients) and age. The top two supports (over 35%) were continuing education participation and educational information/programme features. About 60% of all the articles discussed medical expert and about 25% applied to all roles. Articles focusing on residents had a greater probability of reporting on risks. CONCLUSIONS: Articles about physicians were dominant. The majority of articles were written in the last decade and more discussed supports than risks to competence. An epidemiology-based conceptual model offers a helpful organising framework for exploring and explaining the competence of health professions.
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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 | 0,027 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,049 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».