Patient involvement in resident assessment within the Competence by Design context: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients can contribute to resident assessment in Competence by Design (CBD). This study explored the extent, nature, as well as the facilitators and hindrances of patient involvement in resident assessment within and across Canadian specialty/sub-specialty/special programs that are transitioning or have transitioned to CBD. METHODS: We used a two-phase sequential explanatory mixed-methods design. In Phase 1, we surveyed program directors (PDs). In Phase 2, we interviewed PDs from Phase 1. RESULTS: In Phase 1, 63 (62.4%) respondents in the CBD preparation stage, do not know if patients will be involved in resident assessment, 21 (20.8%) will involve patients, and 17 (16.8%) will not involve patients. Of those in the field-testing or implementation stages, 24 (72.7%) do not involve patients in resident assessment, five (15.2%) do involve patients, and four (12.1%) do not know if they involve patients. In Phase 2, 12 interviewees raised nine factors that facilitate or hinder patient involvement including, patients' interests/abilities, guidelines/processes for patient involvement, type of Entrustable Professional Activities, type of patient interactions in programs, and support from healthcare organizations. CONCLUSION: Patient involvement in resident assessment is limited. We need to engage in discussions on how to support such involvement within CBD.
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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 | 0,061 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».