Implementing Competency-Based Medical Education in Family Medicine: A Narrative Review of Current Trends in Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The implementation of effective competency-based medical education (CBME) relies on building a coherent and integrated system of assessment across the continuum of training to practice. As such, the developmental progression of competencies must be assessed at all stages of the learning process, including continuing professional development (CPD). Yet, much of the recent discussion revolves mostly around residency programs. The purpose of this review is to synthesize the findings of studies spanning the last 2 decades that examined competency-based assessment methods used in family medicine residency and CPD, and to identify gaps in their current practices. METHODS: We adopted a modified form of narrative review and searched five online databases and the gray literature for articles published between 2000 and 2020. Data analysis involved mixed methods including quantitative frequency analysis and qualitative thematic analysis. RESULTS: Thirty-seven studies met inclusion criteria. Fourteen were formal evaluation studies that focused on the outcome and impact evaluation of assessment methods. Articles that focused on formative assessment were prevalent. The most common levels of educational outcomes were performance and competence. There were few studies on CBME assessment among practicing family physicians. Thematic analysis of the literature identified several challenges the family medicine educational community faces with CBME assessment. CONCLUSIONS: We recommend that those involved in health education systematically evaluate and publish their CBME activities, including assessment-related content and evaluations. The highlighted themes may offer insights into ways in which current CBME assessment practices might be improved to align with efforts to improve health care.
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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 | 0,015 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».