Evaluation of a National Competency-Based Assessment System in Emergency Medicine: A CanDREAM Study
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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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 | 0,038 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».