Development of an integrated competency framework for postgraduate paediatric training: a Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
Competency-based education (CBE) has transformed medical training during the last decades. In Flanders (Belgium), multiple competency frameworks are being used concurrently guiding paediatric postgraduate CBE. This study aimed to merge these frameworks into an integrated competency framework for postgraduate paediatric training. In a first phase, these frameworks were scrutinized and merged into one using the Canadian Medical Education Directives for Specialists (CanMEDS) framework as a comprehensive basis. Thereafter, the resulting unified competency framework was validated using a Delphi study with three consecutive rounds. All competencies (n = 95) were scored as relevant in the first round, and twelve competencies were adjusted in the second round. After the third round, all competencies were validated for inclusion. Nevertheless, differences in the setting in which a paediatrician may work make it difficult to apply a general framework, as not all competencies are equally relevant, applicable, or suitable for evaluation in every clinical setting. These challenges call for a clear description of the competencies to guide curriculum planning, and to provide a fitting workplace context and learning opportunities.Conclusion: A competency framework for paediatric post-graduate training was developed by combining three existing frameworks, and was validated through a Delphi study. This competency framework can be used in setting the goals for workplace learning during paediatric training. What is Known: •Benefits of competency-based education and its underlying competency frameworks have been described in the literature. •A single and comprehensive competency framework can facilitate training, assessment, and certification. What is New: •Three existing frameworks were merged into one integrated framework for paediatric postgraduate education, which was then adjusted and approved by an expert panel. •Differences in the working environment might explain how relevant a competency is perceived.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».