Evaluation of a National Competency-Based Assessment System in Emergency Medicine: A CanDREAM Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background In 2018, Canadian postgraduate emergency medicine (EM) programs began implementing a competency-based medical education (CBME) assessment program. Studies evaluating these programs have focused on broad outcomes using data from national bodies and lack data to support program-specific improvement. Objective We evaluated the implementation of a CBME assessment program within and across programs to identify successes and opportunities for improvement at the local and national levels. Methods Program-level data from the 2018 resident cohort were amalgamated and analyzed. The number of entrustable professional activity (EPA) assessments (overall and for each EPA) and the timing of resident promotion through program stages were compared between programs and to the guidelines provided by the national EM specialty committee. Total EPA observations from each program were correlated with the number of EM and pediatric EM rotations. Results Data from 15 of 17 (88%) programs containing 9842 EPA observations from 68 of 77 (88%) EM residents in the 2018 cohort were analyzed. Average numbers of EPAs observed per resident in each program varied from 92.5 to 229.6, correlating with the number of blocks spent on EM and pediatric EM (r = 0.83, P < .001). Relative to the specialty committee's guidelines, residents were promoted later than expected (eg, one-third of residents had a 2-month delay to promotion from the first to second stage) and with fewer EPA observations than suggested. Conclusions There was demonstrable variation in EPA-based assessment numbers and promotion timelines between programs and with national guidelines.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle