Conceptualization of Competency-Based Medical Education Terminology in Family Medicine Postgraduate Medical Education and Continuing Professional Development: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the extent, range, and nature of how competency-based medical education (CBME) implementation terminology is used (i.e., the conceptualization of CBME-related terms) within the family medicine postgraduate medical education (PGME) and continuing professional development (CPD) literature. METHOD: This scoping review's methodology was based on Arksey and O'Malley's framework and subsequent recommendations by Tricco and colleagues. The authors searched 5 databases and the gray literature for U.S. and Canadian publications between January 2000 and April 2017. Full-text English-language articles on CBME implementation that focused exclusively on family medicine PGME and/or CPD programs were eligible for inclusion. A standardized data extraction form was used to collect article demographic data and coding concepts data. Data analysis used mixed methods, including quantitative frequency analysis and qualitative thematic analysis. RESULTS: Of 470 unique articles identified, 80 (17%) met the inclusion criteria and were selected for inclusion in the review. Only 12 (15%) of the 80 articles provided a referenced definition of the coding concepts (i.e., referred to an article/organization as the definition's source), resulting in 19 highly variable-and 12 unique- referenced definitions of key terms used in CBME implementation (competence, competency, competency-based medical education). Thematic analysis of the referenced definitions identified 15 dominant themes, among which the most common were (1) a multidimensional and dynamic concept that encompasses a variety of skill components and (2) being able to use communication, knowledge, technical skills, clinical reasoning, judgment, emotions, attitudes, personal values, and reflection in practice. CONCLUSIONS: The construction and dissemination of shared definitions is essential to CBME's successful implementation. The low number of referenced definitions and lack of consensus on such definitions suggest more attention needs to be paid to conceptual rigor. The authors recommend those involved in family medicine education work with colleagues across medical specialties to develop a common taxonomy.
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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 | 0,086 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».