Using mobile technology in assessment of entrustable professional activities in undergraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The adoption of competency-based medical education requires objective assessments of a learner's capability to carry out clinical tasks within workplace-based learning settings. This study involved an evaluation of the use of mobile technology to record entrustable professional activity assessments in an undergraduate clerkship curriculum. APPROACH: A paper-based form was adapted to a mobile platform called eClinic Card. Students documented workplace-based assessments throughout core clerkship and preceptors confirmed accuracy via mobile phones. Assessment scores for the 2017-2018 academic year were collated and analyzed for all core rotations, and preceptors and students were surveyed regarding the mobile assessment experience. EVALUATION: The mobile system enabled 80 students and 624 preceptors to document 6850 assessment submissions across 47 clinical sites over a 48-week core clerkship curriculum. Students' scores demonstrated progressive improvement across all entrustable professional activities with stage-appropriate levels of independence reported by end of core clerkship. Preceptors and students were satisfied with ease of use and dependability of the mobile assessment platform; however, students felt quality of formative coaching feedback could be improved. REFLECTION: Our preliminary evaluation suggests the use of mobile technology to assess entrustable professional activity achievement across a core clerkship curriculum is a feasible and acceptable modality for workplace-based assessment. The use of mobile technology supported a programmatic assessment approach. However, meaningful coaching feedback, as well as faculty development and support, emerged as key factors influencing successful adoption and usage of entrustable professional activities within an undergraduate medical curriculum.
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 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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».