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Enregistrement W3165071395 · doi:10.1080/0142159x.2021.1925643

Outcomes of competency-based medical education: A taxonomy for shared language

2021· article· en· W3165071395 sur OpenAlexaff
Andrew K. Hall, Daniel J. Schumacher, Brent Thoma, Holly Caretta‐Weyer, Benjamin Kinnear, Larry D. Gruppen, Lara Cooke, Jason R. Frank, Elaine Van Melle

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of CalgaryUniversity of SaskatchewanRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimelineTaxonomy (biology)CategorizationPsychological interventionMedical educationEvidence-based practicePsychologyComputer scienceMedicineNursingAlternative medicineArtificial intelligencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the global transformation of postgraduate medical training continues, there are persistent calls for program evaluation efforts to understand the impact and outcomes of competency-based medical education (CBME) implementation. The measurement of a complex educational intervention such as CBME is challenging because of the multifaceted nature of activities and outcomes. What is needed, therefore, is an organizational taxonomy to both conceptualize and categorize multiple outcomes. In this manuscript we propose a taxonomy that builds on preceding works to organize CBME outcomes across three domains: focus (educational, clinical), level (micro, meso, macro), and timeline (training, transition to practice, practice). We also provide examples of how to conceptualize outcomes of educational interventions across medical specialties using this taxonomy. By proposing a shared language for outcomes of CBME, we hope that this taxonomy will help organize ongoing evaluation work and catalyze those seeking to engage in the evaluation effort to help understand the impact and outcomes of CBME.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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