Entrustment Decision Making: Extending Miller’s Pyramid
Notice bibliographique
Résumé
The iconic Miller's pyramid, proposed in 1989, characterizes 4 levels of assessment in medical education ("knows," "knows how," "shows how," "does"). The frame work has created a worldwide awareness of the need to have different assessment approaches for different expected outcomes of education and training. At the time, Miller stressed the innovative use of simulation techniques, geared at the third level ("shows how"); however, the "does" level, assessment in the workplace, remained a largely uncharted area. In the 30 years since Miller's conference address and seminal paper, much attention has been devoted to procedures and instrument development for workplace-based assessment. With the rise of competency-based medical education (CBME), the need for approaches to determine the competence of learners in the clinical workplace has intensified. The proposal to use entrustable professional activities as a framework of assessment and the related entrustment decision making for clinical responsibilities at designated levels of supervision of learners (e.g., direct, indirect, and no supervision) has become a recent critical innovation of CBME at the "does" level. Analysis of the entrustment concept reveals that trust in a learner to work without assistance or supervision encompasses more than the observation of "doing" in practice (the "does" level). It implies the readiness of educators to accept the inherent risks involved in health care tasks and the judgment that the learner has enough experience to act appropriately when facing unexpected challenges. Earning this qualification requires qualities beyond observed proficiency, which led the authors to propose adding the level "trusted" to the apex of Miller's pyramid.
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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 | 0,030 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».