Teaching and assessing intra-operative consultations in competency-based medical education: development of a workplace-based assessment instrument
Notice bibliographique
Résumé
Competency-based medical education (CBME) is being implemented worldwide. In CMBE, residency training is designed around competencies required for unsupervised practice and use entrustable professional activities (EPAs) as workplace "units of assessment". Well-designed workplace-based assessment (WBA) tools are required to document competence of trainees in authentic clinical environments. In this study, we developed a WBA instrument to assess residents' performance of intra-operative pathology consultations and conducted a validity investigation. The entrustment-aligned pathology assessment instrument for intra-operative consultations (EPA-IC) was developed through a national iterative consultation and used clinical supervisors to assess residents' performance at an anatomical pathology program. Psychometric analyses and focus groups were conducted to explore the sources of evidence using modern validity theory: content, response process, internal structure, relations to other variables, and consequences of assessment. The content was considered appropriate, the assessment was feasible and acceptable by residents and supervisors, and it had a positive educational impact by improving performance of intra-operative consultations and feedback to learners. The results had low reliability, which seemed to be related to assessment biases, and supervisors were reluctant to fully entrust trainees due to cultural issues. With CBME implementation, new workplace-based assessment tools are needed in pathology. In this study, we showcased the development of the first instrument for assessing resident's performance of a prototypical entrustable professional activity in pathology using modern education principles and validity theory.
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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 | 0,018 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».