Assessment of Entrustable Professional Activities Using a Web-Based Simulation Platform During Transition to Emergency Medicine Residency: Mixed Methods Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 13 core entrustable professional activities (EPAs) are key competency-based learning outcomes in the transition from undergraduate to graduate medical education in the United States. Five of these EPAs (EPA2: prioritizing differentials, EPA3: recommending and interpreting tests, EPA4: entering orders and prescriptions, EPA5: documenting clinical encounters, and EPA10: recognizing urgent and emergent conditions) are uniquely suited for web-based assessment. OBJECTIVE: In this pilot study, we created cases on a web-based simulation platform for the diagnostic assessment of these EPAs and examined the feasibility and acceptability of the platform. METHODS: Four simulation cases underwent 3 rounds of consensus panels and pilot testing. Incoming emergency medicine interns (N=15) completed all cases. A maximum of 4 "look for" statements, which encompassed specific EPAs, were generated for each participant: (1) performing harmful or missing actions, (2) narrowing differential or wrong final diagnosis, (3) errors in documentation, and (4) lack of recognition and stabilization of urgent diagnoses. Finally, we interviewed a sample of interns (n=5) and residency leadership (n=5) and analyzed the responses using thematic analysis. RESULTS: All participants had at least one missing critical action, and 40% (6/15) of the participants performed at least one harmful action across all 4 cases. The final diagnosis was not included in the differential diagnosis in more than half of the assessments (8/15, 54%). Other errors included selecting incorrect documentation passages (6/15, 40%) and indiscriminately applying oxygen (9/15, 60%). The interview themes included psychological safety of the interface, ability to assess learning, and fidelity of cases. The most valuable feature cited was the ability to place orders in a realistic electronic medical record interface. CONCLUSIONS: This study demonstrates the feasibility and acceptability of a web-based platform for diagnostic assessment of specific EPAs. The approach rapidly identifies potential areas of concern for incoming interns using an asynchronous format, provides feedback in a manner appreciated by residency leadership, and informs individualized learning plans.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».