Not wanted on the voyage: highlighting intrinsic CanMEDS gaps in Competence by Design curricula
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As governing bodies design new curricula that seek to further incorporate principles of competency-based medical education within time-based models of training, questions have been raised regarding the continued centrality of existing CanMEDS competencies. Although efforts have been made to align these new curricula with CanMEDS, we don't yet know to what extent these competencies are meaningfully integrated. METHODS: A content analysis approach was used to systematically evaluate national Canadian curricula for 18 residency-training programs and determine the number of times each enabling CanMEDS competency was represented. RESULTS: Clear trends persisted across all programs. Medical Expert and Collaborator competencies were well integrated into curriculum (81% and 86% mapped to assessment) while competencies related to the Leader, Professional, and Health Advocate roles were less frequently mapped to assessment (41%, 36%, and 40%) and were often absent from the new curricula altogether (59%, 64%, and 60%). CONCLUSION: Deliberate planning in curriculum development affords the early identification of gaps. These gaps can inform current assessment practice and future curricular development by providing direction for innovation. If we are to ensure that any new curricula meaningfully address all CanMEDS roles, we need to think carefully about how to best teach and assess underrepresented competencies.
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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 | 0,025 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».