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Enregistrement W4200005844 · doi:10.1177/23742895211060711

A Survey on Changes to the Canadian Anatomical Pathology Certification Examination Due to Coronavirus Disease 2019 and Implications for Competency-Based Medical Education

2021· article· en· W4200005844 sur OpenAlexaffabout
Katherina Baranova, Emily A. Goebel, Jason K. Wasserman, Allison Osmond

Notice bibliographique

RevueAcademic Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of OttawaLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderMedicineCertificationContext (archaeology)StandardizationMedical educationFamily medicinePathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 pandemic resulted in a dramatic change in the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada assessment process through elimination of the oral and practical components of the 2020 Anatomical Pathology examination. Our study sought to determine stakeholder opinions and experiences on these changes in the context of the 2019 implementation of competency-based medical education. Surveys were designed for residents and practicing pathologists. In total, 57 residents (estimated response rate 29%) and 185 pathologists (estimated response rate 19%) participated across Canada; 67% of pathologists disagreed with the 2020 Royal College examination changes, compared with 30% for residents (P = <.00001). When asked whether the Royal College examination should be eliminated, 95% of pathologists indicated they would be against this, compared to only 34% of residents (P = <.00001). Perceptions on changes to and importance of different components of assessment in competency-based medical education were similar between pathologists and residents, with participants perceiving assessment practices to have changed fairly little since its implementation, with the exception of more frequent feedback. Analysis of narrative comments identified several common themes around assessment, including the need for objectivity and standardization and the problem of failure-to-fail. However, residents identified numerous elements of their performance that can be assessed only through longitudinal evaluation. Pathologists, on the other hand, tended to view these aspects of performance as laden with bias. Our results will hopefully help guide future innovation in assessment by characterizing different stakeholder perspectives on key issues in medical education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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