Attending Emergency Physicians’ Perceptions of a Programmatic Workplace-Based Assessment System: The McMaster Modular Assessment Program (McMAP)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Construct: The McMaster Modular Assessment Program (McMAP) is a programmatic workplace-based assessment (WBA) system that provides emergency medicine trainees with competency judgments through frequent task-specific and global daily assessments. Background: The longevity of McMAP relative to other programmatic WBA systems affords a unique view that precedes large-scale transitions to competency-based medical education (CBME), particularly in North America. Although prior work has described the perspective of residents using this system, the in-depth experiences of assessors using the system have yet to be explored. This perspective is important for understanding the validity of the competency judgments the system produces. Approach: We conducted a qualitative study that used semi-structured interviews analyzed using interpretive description (Thorne) to explore 16 attending physicians’ experiences using McMAP. Data analysis was completed independently by 2 researchers, who met regularly to discuss codes and resolve any disagreements. Results: Having a structured assessment framework for a range of clinical tasks has helped encourage what attendings perceived to be more frequent and better-quality assessments, with the added advantages of being holistic, flexible, and learner-driven. However, attendings also perceived a number of challenges of McMAP and programmatic WBA more broadly. These included a reluctance to give and to document negative feedback, “gaming” of the system by both attendings and residents, and a variety of logistic and technology-related concerns. Conclusions: Based on our findings, we offer several key recommendations that can help programs maximize the benefits of programmatic WBA as they transition to CBME.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle