Development of Learning Objectives for a Medical Assistance in Dying Curriculum for Family Medicine Residency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Medical assistance in dying (MAID) became legal across Canada when Bill C-14 was passed in 2016. Currently, little is known about the most effective strategies for providing MAID education, and the importance of integrating MAID into existing curricula. In this study, a set of learning objectives (LOs) was developed to inform a foundational MAID curriculum in Canadian Family Medicine (FM) residency training programs. Methods Mixed-methods were used to develop LOs based on a previously-published needs assessment from a large, four-site family medicine residency program in southeastern Ontario. Draft LOs were evaluated and modified using a modified Delphi process and focus group which included faculty and resident leaders. LOs were mapped to the existing family medicine residency curriculum, as well as the College of Family Physicians of Canada’s Priority Topics and CanMEDS-Family Medicine roles. Results Nine LOs were developed to provide a foundational education regarding MAID. While all LOs could be mapped to the Domains of Clinical Care with the departmental curriculum, they mapped inconsistently to departmental Entrustable Professional Activities, the Priority Topics, and CanMEDS-FM roles. LOs focused on patient education and identification of patient goals were most readily mapped to existing curricular framework, while LOs with MAID-exclusive content revealed gaps in the current curriculum. Conclusions The developed LOs provide a guide to ensure family medicine residents obtain generalist-level knowledge to counsel their patients about MAID. These LOs can serve as a model for developing learning objectives for both family medicine and specialist residency programs in Canada, as well as globally in countries where assisted dying is legal.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».