Implementing Changes to a Residency Program Curriculum before Competency-Based Medical Education: A Survey of Canadian Medical Oncology Program Directors
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».