Distant and Hidden Figures: Foregrounding Patients in the Development, Content, and Implementation of Entrustable Professional Activities
Notice bibliographique
Résumé
Entrustable professional activities (EPAs) describe activities that qualified professionals must be able to perform to deliver safe and effective care to patients. The entrustable aspect of EPAs can be used to assess learners through documentation of entrustment decisions, while the professional activity aspect can be used to map curricula. When used as an assessment framework, the entrustment decisions reflect supervisory judgments that combine trainees' relational autonomy and patient safety considerations. Thus, the design of EPAs incorporates the supervisor, trainee, and patient in a way that uniquely offers a link between educational outcomes and patient outcomes. However, achieving a patient-centered approach to education amidst both curricular and assessment obligations, educational and patient outcomes, and a supervisor-trainee-patient triad is not simple nor guaranteed. As medical educators continue to advance EPAs as part of their approach to competency-based medical education, the authors share a critical discussion of how patients are currently positioned in EPAs. In this article, the authors examine EPAs and discuss how their development, content, and implementation can result in emphasizing the trainee and/or supervisor while unintentionally distancing or hiding the patient. They consider creative possibilities for how EPAs might better integrate the patient as finding ways to better foreground the patient in EPAs holds promise for aligning educational outcomes and patient outcomes.
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».