Restructuring Saudi Board in Restorative Dentistry (SBRD) curriculum using CanMEDS competency
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this paper is to describe the process of adopting the Canadian Medical Education Directions for Specialists (CanMEDS) 2015 competency framework in a dental specialty program to reconstruct the Saudi Board in Restorative Dentistry (SBRD) curriculum and disseminate the lessons learned. Method and development process: The process of curriculum development was started with the selection of SBRD curriculum committee and review of CanMEDS framework. The Committee conducted needs assessment among the stakeholders and adopted CanMEDS 2015 competencies through a careful process. A modeled curriculum was developed after taking feedback, review of existing literature, and unique context of dentistry. Curriculum: Several unique features are incorporated. For example, milestones and continuum of learning are developed to enable residents develop competencies at different stages (transition to discipline, foundation of discipline, and core of discipline). Academic activities are restructured to encourage interactive, student-centered approaches, team work, intellectual curiosity, and scholarship. Learning outcomes are integrated throughout within several modules. Many formative assessment tools are adopted to promote learning and evaluate clinical skills. CONCLUSIONS: This is the first published example of adopting CanMEDS competency framework in a dental specialty program. The success of developing SBRD curriculum has encouraged other dental specialties toward adopting CanMEDS 2015 frameworks for their own curricula.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».