Leading from Behind: An Educational Intervention to Address Faculty and Learner Preparedness for Competence By Design in Psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Residency training programs across Canada are beginning to implement the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada’s new Competence By Design (CBD) framework in medical education. The objective of the current research was to assess faculty members’ and learners’ understanding of, and preparedness for, the national shift to CBD in psychiatry before and after an educational intervention. Methods: The current research implemented a pre-test/post-test design to investigate faculty members’ and learners’ perceptions and attitudes towards competency-based medical education (CBME) and CBD before and after a one-hour educational session delivered by an expert on CBME. Results: Of the 104 session attendees, 83 (79.8%) completed the pre-survey and 80 (76.9%) completed the post-survey. Both groups reported a moderate level of baseline knowledge of CBME and CBD. Knowledge of CBME improved significantly for both faculty members ( p = 0.03) and learners ( p < 0.01) after the education session; however, only learners showed a significant increase in knowledge of the CBD framework following the education session ( p < 0.01). Further, only learners demonstrated a significant increase in perceived preparedness for CBD following the session ( p = 0.02). Conclusion: Overall, a brief, one-hour education session was at least somewhat effective at improving knowledge and preparedness for psychiatry’s transition to CBD. In order to facilitate the transition to CBD and to assist in the rollout of future policy changes, psychiatry departments should provide both faculty members and learners with educational sessions and resources prior to the policy implementation. Keywords: competency-based medical education, Competence By Design, faculty development, feedback, implementation, policy change
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».