Rapid, collaborative generation and review of COVID-19 pandemic-specific competencies for family medicine residency training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In March 2020, the COVID-19 pandemic disrupted competency-based medical education in Family Medicine programs across Canada. Faculty and residents identified a need for clear, relevant, and specific competencies to frame teaching, learning, supervision and feedback during the pandemic. METHODS: A rapid, iterative, educational quality improvement process was launched. Phase 1 involved experienced educators defining gaps in our program's existing competency-database, reviewing emerging public health and regulatory guidelines, and drafting competencies. Phase 2 involved translation, member-checking, and anonymous feedback and editing of draft competencies by residents and other educational leaders. Phase 3 involved wider dissemination, collaborative editing and feedback from residents and faculty throughout the department. RESULTS: A total of 44 physicians including residents and faculty from multiple contexts provided detailed feedback, review, and editing of an ultimate list of 33 competencies organized by CanMEDS-FM roles. Broad agreement was obtained that the competencies form reasonable learning outcomes during the COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: These competencies represent learning objectives reflecting the initial educational mindsets of a wide range of teachers and learners experiencing a global pandemic. The project illustrates a novel collaboration across educational portfolios as a rapid educational response to a public health crisis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».