Review of Cognitive Biases in ACGME Milestones Training Assessments in Post-graduate Medical Education Programs
Notice bibliographique
Résumé
The course of study for young physicians for post-graduate training is an exciting and life-changing opportunity, one that is filled with the relentless optimism of intellectual discovery and personal growth and development. The American Council for Graduate Medical Education (ACGME) is a non-profit private council that evaluates and accredits internship, residency, and fellowship programs. The role of the ACGME is to oversee curriculums, training environments, and specialty evaluation standards to ensure satisfactory competency leading to board eligibility and certification in the respected field of study. The ACGME has the monumental task of guiding educational standards that are designed to both protect the public welfare and further educational programs. Many educational standards are objective, such as quantitative performance on examinations, involvement in research, and involvement in systems development and quality improvement. However, key clinical performance measures are based on prior training and experience. Over the last several years, studies examining rates of abuse and discrimination during post-graduate medical training in both the United States and Canadian studies, which have reported alarmingly high rates of 50%. With the increasing utility and availability of social media, such issues have become more transparent to the public. A plethora of studies has been conducted, examining physician biases towards patients, practice changes, insurance company regulations, and evolving healthcare systems. However, a significant amount of evaluation is merited when examining individual institutional cultures and the educational environments that harbor them. We wish to examine the role of ever-evolving specialty-specific ACGME-instituted educational milestones in Internal Medicine and Opthalmology in the context of potential cognitive biases and their implementation within post-graduate training programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».