It’s a Marathon, Not a Sprint: Rapid Evaluation of Competency-Based Medical Education Program Implementation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite the broad endorsement of competency-based medical education (CBME), myriad difficulties have arisen in program implementation. The authors sought to evaluate the fidelity of implementation and identify early outcomes of CBME implementation using Rapid Evaluation to facilitate transformative change. METHOD: Case-study methodology was used to explore the lived experience of implementing CBME in the emergency medicine postgraduate program at Queen's University, Canada, using iterative cycles of Rapid Evaluation in 2017-2018. After the intended implementation was explicitly described, stakeholder focus groups and interviews were conducted at 3 and 9 months post-implementation to evaluate the fidelity of implementation and early outcomes. Analyses were abductive, using the CBME core components framework and data-driven approaches to understand stakeholders' experiences. RESULTS: In comparing planned with enacted implementation, important themes emerged with resultant opportunities for adaption. For example, lack of a shared mental model resulted in frontline difficulty with assessment and feedback and a concern that the granularity of competency-focused assessment may result in "missing the forest for the trees," prompting the return of global assessment. Resident engagement in personal learning plans was not uniformly adopted, and learning experiences tailored to residents' needs were slow to follow. CONCLUSIONS: Rapid Evaluation provided critical insights into the successes and challenges of operationalizing CBME. Implementing the practical components of CBME was perceived as a sprint, while realizing the principles of CBME and changing culture in postgraduate training was a marathon requiring sustained effort in the form of frequent evaluation and continuous faculty and resident development.
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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 | 0,163 | 0,252 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».