Challenges of implementing competency-based medical education postgraduate training programs: the issue of context
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Competency-based medical education (CBME) is being adopted worldwide. The aim of this paper is to discuss the evolution of CBME and address some perceived challenges in CBME curriculum development and implementation in postgraduate (residency) medical education. Methods: This is an opinion paper based on lived experiences and personal beliefs. The authors have professional training in medical education and are actively involved in CBME research, curriculum development and implementation around the world. Results: The issue of local and system-wide context seems to be of particular importance to individuals, programs, institutions, governing bodies and other stakeholders involved in the development and implementation of CBME programs. CBME has evolved differently at different places, and there are concerns regarding the fidelity of implementation. Stakeholders have been dealing with challenging questions in their CBME journeys, which reflect the varied, complex and dynamic nature of health and education systems. Recently, scholars have established core components of any CBME program. Discussion and conclusions: CBME design should benefit from ground-up strategies that consider the local context. It is essential to approach implementation with a quality improvement lens and pay special attention to the fidelity and integrity of the core CBME components.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| 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) | 0,001 | 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 ».