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Enregistrement W3115872817 · doi:10.3747/co.27.6659

Implementing Changes to a Residency Program Curriculum before Competency-Based Medical Education: A Survey of Canadian Medical Oncology Program Directors

2020· article· en· W3115872817 sur OpenAlexaffvenueabout
Roochi Arora, Ghazaleh Kazemi, Tina Hsu, Oren Levine, Sanraj Basi, Jan‐Willem Henning, Jonathan Sussman, Som D. Mukherjee

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of OttawaMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedicineMedical educationAutonomyOncologyCompetence (human resources)PreceptorRadiation oncologyInternal medicineGraduate medical educationMedical schoolFamily medicinePsychologyRadiation therapyAccreditationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Postgraduate medical education is undergoing a paradigm shift in many universities worldwide, transitioning from a time-based model to competency-based medical education (cbme). Residency programs might have to alter clinical rotations, educational curricula, assessment methods, and faculty involvement in preparation for cbme, a process not yet characterized in the literature. Methods: We surveyed Canadian medical oncology program directors on planned or newly implemented residency program changes in preparation for cbme. Results: Prior to implementing cbme, all program directors changed at least 1 clinical rotation, most commonly making hematology/oncology (74%) entirely outpatient and eliminating radiation oncology (64%). Introductory rotations were altered to focus on common tumour sites, and later rotations were changed to increase learner autonomy. Most program directors planned to enhance resident learning with electronic teaching modules (79%), new training experiences (71%), and academic half-day changes (50%). Most program directors (64%) planned to change assessment methods to be entirely based on entrustable professional activities. All programs had developed a competence committee to review learner progress, and most (86%) had integrated academic coaches. Conclusions: Transitioning to cbme led to major structural and curricular changes within medical oncology training programs. Identifying these commonly implemented changes could help other programs transition to cbme.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,413 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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