Entrustable Professional Activities: An Analysis of Faculty Time, Trainee Perspectives, and Actionability
Notice bibliographique
Résumé
The Royal College of Physicians and Surgeons of Canada introduced Competence by Design (CBD) as an educational model along with Entrustable Professional Activities (EPAs) as markers of achievement that could be directly observed on a frequent basis. In 2017, the University of Calgary Internal Medicine (IM) program piloted CBD. The purpose of this study was to (1) assess whether written feedback from EPAs were actionable, valuable, and disruptive to workflow and (2) assess the time required to complete an EPA. Methods Seven Foundations of Discipline EPAs were used with 31 PGY-1 Calgary IM residents. The study used quantitative and qualitative data. Following a discussion on an EPA and completion of both the quantitative and written feedback, residents were asked to comment on the value of the encounter and the degree of disruption to workflow. Assessors provided time to complete an EPA. Data were anonymized. Trainee comments were coded for value and disruption, and assessor's written feedback was coded for actionability. Results One hundred and five EPA encounters were submitted. The majority of the comments provided to trainees were not actionable (94.3%, n = 99/105). While most residents did not comment on value (73.3%, n = 77/105) or disruption (44.8%, n = 47/105) of the encounter, those that did generally found the encounters valuable (25.7%, n = 27/105) and nondisruptive (35.2%, n = 37/105). A minority found the process nonvaluable (1%, n = 1/105) and disruptive (20%, n = 21/105). The mean time to complete an EPA form and provide feedback was 8.6 min. Conclusion Most written feedback was not actionable, suggesting a potential role for faculty development to guide assessors and help them coach trainees on EPAs.
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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 | 0,020 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 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 ».