Transitioning towards senior medical resident: identification of the required competencies using consensus methodology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Residency programs are facing significant restructuring through the "Competence by Design" (CBD) framework proposed by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC). Our goal was to establish the competencies to be acquired during the transition to a senior role within Internal Medicine (IM) training. METHODS: Using a modified Delphi technique, practicing IM physicians and recent graduates were polled to develop consensus on the required competencies to effectively transition from junior to senior medical resident. Participants rated each competency on a three-point Likert scale. Each competency was linked to an Entrustable Professional Activity (EPA) identified by the RCPSC IM Specialty Committee. RESULTS: A total of eighteen participants took part in item generation (16% response rate) and nineteen in the initial ranking with seventeen completing all three iterations (89% completion rate). Eighty-three competencies were identified during questionnaire development. A final list of seventy-seven competencies reached consensus after three rounds. Most competencies matched to core of discipline EPAs. CONCLUSION: This consensus-based list of competencies will help create a framework and tools for the assessment of junior residents as they prepare to transition to the role of senior in the new CBD curricula for IM trainees at our institution.
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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 | 0,101 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».