Exploring Change After Implementation of Family Medicine Residency Curriculum Reform
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In 2010, the College of Family Physicians of Canada (CFPC) launched its competency-based medical education (CBME) approach to residency curriculum and assessment. Named Triple C, this innovation was developed to ensure graduates of family medicine training programs are competent to begin unsupervised practice. Further, Triple C was intended to promote interest in practicing comprehensive family medicine. A program evaluation plan was launched by the CFPC alongside the implementation of Triple C to explore if intended outcomes were achieved. METHODS: We conducted retrospective secondary data analysis of survey findings from graduating family medicine residents from two sources: National Physician Survey (NPS 2007 and 2010); and the Family Medicine Longitudinal Survey (FMLS 2015). Demographics and practice intentions reported by residents in the NPS 2007, NPS 2010, and FMLS 2015 were included in the analyses and a comparison between years was undertaken using a series of Pearson χ2 test. RESULTS: Findings indicate that in comparison to pre-Triple C (NPS 2007 and NPS 2010), significantly more residents reported the intention to include palliative care, intrapartum care, in-patient hospital care, care in the home, and practicing in rural settings after the implementation of Triple C (FMLS 2015; P<0.01). CONCLUSIONS: Family medicine graduates report an increase in intention to include a broader range of clinical domains after implementation of Triple C. While a causal relationship cannot be determined, using a historical control in the form of survey data that predates Triple C implementation could support future approaches to evaluation of education reform.
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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 | 0,015 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».