Identifying the Priority Topics for the Assessment of Competence in Care of the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With Canada's senior population increasing, there is greater demand for family physicians with enhanced skills in Care of the Elderly (COE). The College of Family Physicians Canada (CFPC) has introduced Certificates of Added Competence (CACs), one being in COE. Our objective is to summarize the process used to determine the Priority Topics for the assessment of competence in COE. METHODS: A modified Delphi technique was used, with online surveys and face-to-face meetings. The Working Group (WG) of six physicians acted as the nominal group, and a larger group of randomly selected practitioners from across Canada acted as the Validation Group (VG). The WG, and then the VG, completed electronic write-in surveys that asked them to identify the Priority Topics. Responses were compiled, coded, and tabulated to identify the topics and to calculate the frequencies of their selection. The WG used face-to-face meetings and iterative discussion to decide on the final topic names. RESULTS: The correlation between the initial Priority Topic list identified by the VG and that identified by the WG is 0.6793. The final list has 18 Priority Topics. CONCLUSION: Defining the required competencies is a first step to establishing national standards in COE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».