Development, implementation, and evaluation of a competency-based didactic and simulation-focused boot camp for incoming urology residents: Report of the first three years
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Royal College of Physicians and Surgeons of Canada's Competence by Design (CBD) initiative presents curricula challenges to ensure residents gain proficiency while progressing through training. To prepare first-year urology residents (R1s), we developed, implemented, and evaluated a didactic and simulation-focused boot camp to implement the CBD curriculum. We report our experiences and findings of the first three years. METHODS: Urology residents from two Canadian universities participated in the two-day boot camp at the beginning of residency. Eleven didactic and six simulation sessions allowed for instruction and deliberate practice with feedback. Pre-and post-course multiple-choice questionnaires (MCQs) and an objective structured clinical exam (OSCE) evaluated knowledge and skills uptake. For initial program evaluation, three R2s served as historical controls in year 1. RESULTS: Nineteen residents completed boot camp. The mean age was 26.4 (±2.8) and 13 were male. Participants markedly improved on the pre- and post-MCQs (year 1: 62% and 91%; year 2: 55% and 89%; year 3: 58% and 86%, respectively). Participants scored marginally higher than the controls on four of the six OSCE stations. OSCE scores remained >88% over the three cohorts. All participants reported higher confidence levels post-boot camp and felt it was excellent preparation for residency. CONCLUSIONS: During its first three years, our urology boot camp has demonstrated high feasibility and utility. Knowledge and technical skills uptake were established via MCQ and OSCE results, with participants' scores near or above those of R2 controls. This boot camp will remain in our CBD curriculum and can provide a framework for other urology residency programs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».