Competency-Based Medical Education in Radiology: A Survey of Medical Student Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Implementing competency-based medical education in diagnostic radiology residencies will change the paradigm of learning and assessment for residents. The objective of this study is to evaluate medical student perceptions of competency-based medical education in diagnostic radiology programs and how this may affect their decision to pursue a career in diagnostic radiology. METHODS: First-, second-, and third-year medical students at a Canadian university were invited to complete a 14-question survey containing a mix of multiple choice, yes/no, Likert scale, and open-ended questions. This aimed to collect information on students' understanding and perceptions of competency-based medical education and how the transition to competency-based medical education would factor into their decision to enter a career in diagnostic radiology. RESULTS: The survey was distributed to 300 medical students and received 63 responses (21%). Thirty-seven percent of students had an interest in pursuing diagnostic radiology that ranged from interested to committed and 46% reported an understanding of competency-based medical education and its learning approach. The implementation of competency-based medical education in diagnostic radiology programs was reported to be a positive factor by 70% of students and almost all reported that breaking down residency into measurable milestones and required case exposure was beneficial. CONCLUSIONS: This study demonstrates that medical students perceive competency-based medical education to be a beneficial change to diagnostic radiology residency programs. The changes accompanying the transition to competency-based medical education were favored by students and factored into their residency decision-making.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».