Competency-Based Education Frameworks Across Canadian Health Professions and Implications for Multisource Feedback.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Feedback in health professional clinical training is typically the responsibility of the student's own supervisor. However, assessment in competency-based education may be optimized by drawing upon the judgments of multiple assessors. Specific interprofessional competencies have been deemed appropriate for multisource feedback, but these skills may not be uniformly described and therefore performance expectations may differ across disciplines. METHODS: We conducted a document content analysis of the educational outcomes for seven Canadian health professional training programs. Competency frameworks for dietetics, medicine, nursing, occupational therapy, pharmacy, physiotherapy, and respiratory therapy were located and systematically compared. RESULTS: All professions organized educational outcomes according to core competencies. As anticipated, interprofessional competencies of communicator, collaborator, and professional appeared in almost all frameworks, but with distinctions in described emphasis and scope. Evidence-based practice is not typically identified as an interprofessional competency but is similarly widely represented across the majority of disciplines. CONCLUSION: Our review suggests common understanding of shared competencies should not be taken for granted insofar as how roles are described across disciplines' educational frameworks. Further study to explore how interprofessional competencies are practically interpreted by clinicians and used to judge students training with their team, but who are outside their own health discipline, is warranted.
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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 | 0,061 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».