Firsthand Experience in Graduating Three Cohorts of Forensic Pathologists Trained With Competency by Design (CBD) Curriculum
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: The University of Toronto experienced graduating three cohorts of forensic pathologists trained with Competency by Design (CBD) curriculum. We achieved this as a result of multiyear development of Entrustable Professional Activities (EPAs), Required Training Experience (RTEs), and Specialty Competency Requirements (SCRs) by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada's Forensic Pathology Speciality Committee, the Ontario Forensic Pathology Service, and the University of Toronto. METHOD: Our academic year is comprised of 13 blocks. We divided the 13-block period into 4 stages to map all the EPAs and RTEs. The first stage, Transition to Discipline, is 1 block, the second stage, Foundation of Discipline, consists of 3 blocks; the third stage, Core of Discipline, consists of 6 blocks, and the final fourth stage, Transition to Practice, consists of 3 blocks. Board-certified faculty members in Forensic Pathology with more than five years of experience supervised the trainees. We graduated 5 Canadian and 4 international trainees at the end of the third cycle of CBD-based training program. CONCLUSION: Using the Royal College Speciality Committee blueprint, the University of Toronto started in 2016 planning the CBD curriculum in the forensic pathology training program. By the end of June 2021, we graduated nine trainees from our CBD-based Forensic Pathology training program. We are training the fourth cohort, and they will be graduating at the end of June 2022. This article aims to share our firsthand experiencing in CBD training in forensic pathology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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