Process and outcome evaluation of a CBME intervention guided by program theory
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Competency-based medical education (CBME) has gained momentum as an improved training model, but literature on outcomes of CBME, including evaluation of implementation processes, is minimal. We present a case for the following: (a) the development of a program theory is essential prior to or in the initial stages of implementation of CBME; (b) the program theory should guide the strategies and methods for evaluation that will answer questions about anticipated and unintended outcomes; and (c) the iterative process of testing assumptions and hypotheses will lead to modifications to the program theory to inform best practices of implementing CBME. METHODS: We use the Triple C Competency-based Curriculum as a worked example to illustrate how process and outcome evaluation, guided by a program theory, can lead to meaningful enhancement of CBME curriculum, assessment, and implementation strategies. Using a mixed methods design, the processes and outcomes of Triple C were explored through surveys, interviews, and historical document review, which captured the experiences of various stakeholders. FINDINGS: The theory-led program evaluation process was able to identify areas that supported CBME implementation: the value of a strong nondirective national vertical core supporting the transformation in education, program autonomy, and adaptability to pre-existing local context. Areas in need of improvement included the need for ongoing support from College of Family Physicians of Canada (CFPC) and better planning for shifts in program leadership over time. CONCLUSIONS: Deliberately pairing evaluation alongside change is an important activity and, when accomplished, yields valuable information from the experiences of those implementing and experiencing a program. Evaluation and the development of an updated program theory facilitate the introduction of new changes and theories that build on these findings, which also supports the desired goal of contributing toward cumulative science rather than "reinventing the wheel."
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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 | 0,058 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».