Competency-Based Medical Education in the Internal Medicine Clerkship: A Report From the Alliance for Academic Internal Medicine Undergraduate Medical Education Task Force
Notice bibliographique
Résumé
As medical educators continue to redefine learning and assessment across the continuum, implementation of competency-based medical education in the undergraduate setting has become a focus of many medical schools. While standards of competency have been defined for the graduating student, there is no uniform approach for defining competency expectations for students during their core clerkship year. The authors describe the process by which an Alliance for Academic Internal Medicine task force developed a paradigm for competency-based assessment of students during their inpatient internal medicine (IM) clerkship. Building on work at the resident and fellowship levels, the task force focused on the development of key learning outcomes as defined by entrustable professional activities (EPAs) that were specific to educational experiences on the IM clerkship, as well as identification of high-priority assessment domains. The work was informed by a national survey of clerkship directors.Six key EPAs emerged: generating a differential diagnosis, obtaining a complete and accurate history and physical exam, obtaining focused histories and clinically relevant physical exams, preparing an oral presentation, interpreting the results of basic diagnostic studies, and providing well-organized clinical documentation. A model for assessment was proposed, with descriptors aligned to the scale of supervision and mapped to Accreditation Council for Graduate Medical Education domains of competence. The proposed paradigm offers a standardized template that may be used across IM clerkships, and which would effectively bridge competency evaluation in the clerkship to fourth-year assessment as well as eventual postgraduate training.
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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 | 0,025 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».