Constructing Approaches to Entrustable Professional Activity Development that Deliver Valid Descriptions of Professional Practice
Notice bibliographique
Résumé
Issue: Entrustable Professional Activities (EPAs) describe the core tasks health professionals must be competent performing prior to promotion and/or moving into unsupervised practice. When used for learner assessment, they serve as gateways to increased responsibility and autonomy. It follows that identifying and describing EPAs is a high-stakes form of work analysis aiming to describe the core work of a profession. However, hasty creation and adoption of EPAs without rigorous attention to content threatens the quality of judgments subsequently made from using EPA-based assessment tools. There is a clear need for approaches to identify validity evidence for EPAs themselves prior to their deployment in workplace-based assessment. Evidence: For EPAs to realize their potential in health professions education, they must first be constructed to reflect accurately the work of that profession or specialty. If the EPAs fail to do so, they cannot predict a graduate’s readiness for or future performance in professional practice. Evaluating the methods used for identification, description, and adoption of EPAs through a construct validity lens helps give leaders and stakeholders of EPA development confidence that the EPAs constructed are, in fact, an accurate representation of the profession’s work. Implications: Application of a construct validity lens to EPA development impacts all five commonly followed steps in EPA development: selection of experts; identification of candidate EPAs; iterative revisions; evaluation of proposed EPAs; and formal adoption of EPAs into curricula. It allows curricular developers to avoid pitfalls, bias, and common mistakes. Further, construct validity evidence for EPA development provides assurance that the EPAs adopted are appropriate for use in workplace-based assessment and entrustment 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 | 0,139 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».