Creating a Competency-Based Medical Education Curriculum for Canadian Diagnostic Radiology Residency (Queen’s Fundamental Innovations in Residency Education)-Part 2: Core of Discipline Stage
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: All postgraduate residency programs in Canada are transitioning to a competency-based medical education (CBME) model divided into 4 stages of training. Queen's University has been the first Canadian institution to mandate transitioning to CBME across all residency programs, including Diagnostic Radiology. This study describes the implementation of CBME with a focus on the third developmental stage, Core of Discipline, in the Diagnostic Radiology residency program at Queen's University. We describe strategies applied and challenges encountered during the adoption and implementation process in order to inform the development of other CBME residency programs in Diagnostic Radiology. METHODS: At Queen's University, the Core of Discipline stage was developed using the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada's (RCPSC) competence continuum guidelines and the CanMEDS framework to create radiology-specific entrustable professional activities (EPAs) and milestones for assessment. New committees, administrative positions, and assessment strategies were created to develop these assessment guidelines. Currently, 2 cohorts of residents (n = 6) are enrolled in the Core of Discipline stage. RESULTS: EPAs, milestones, and methods of evaluation for the Core of Discipline stage are described. Opportunities during implementation included tracking progress toward educational objectives and increased mentorship. Challenges included difficulty meeting procedural volume requirements, inconsistent procedural tracking, improving feedback mechanisms, and administrative burden. CONCLUSION: The transition to a competency-based curriculum in an academic Diagnostic Radiology residency program is significantly resource and time intensive. This report describes challenges faced in developing the Core of Discipline stage and potential solutions to facilitate this process.
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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 | 0,002 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».