“When in Doubt, Ask the Patient”: A Quantitative, Patient-Oriented Approach to Formative Assessment of CanMEDS Roles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Since the introduction of competency-based frameworks into postgraduate medical curricula, educators have struggled to implement robust assessment tools that document the progression of necessary skills. The global movement towards competency-based medical education demands validated assessment tools. Our objective was to provide validity evidence for the Ottawa CanMEDS Competency Assessment Tool (OCCAT), designed to assess clinical performance in the communicator, professional, and health advocate CanMEDS roles. Methods: We developed the OCCAT, a 29-item questionnaire informed by specialty-specific Entrustable Professional Activities and consultation with stakeholders, including patients. Our sample included nine neonatal-perinatal medicine and maternal fetal medicine fellows rotating through antenatal high-risk clinics at the Ottawa Hospital. Following 70 unique encounters, the OCCAT was completed by patients and learners. Generalizability theory was used to determine overall reliability of scores. Differences in self and patient ratings were assessed using analyses of variance. Results: = .007. Variability analysis demonstrated that trainee scores varied across all competencies, suggesting both groups were able to recognize competencies as distinct and discriminate favorable behaviors belonging to each. Discussion: Our findings lend support to the movement to integrate self-assessment and patient feedback in formal evaluations for the purpose of enriched learner experiences and improved patient outcomes. We anticipate that the OCCAT will facilitate bridging to competency-based medical education.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle