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Enregistrement W4200167611 · doi:10.1097/acm.0000000000004574

Operationalizing Programmatic Assessment: The CBME Programmatic Assessment Practice Guidelines

2021· article· en· W4200167611 sur OpenAlexaff
Jessica Rich, Ulemu Luhanga, Sue Fostaty Young, Natalie Wagner, Damon Dagnone, Sue Chamberlain, Laura April McEwen

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationFormative assessmentSummative assessmentStakeholderMedical educationCompetence (human resources)MedicinePsychologyPolitical sciencePublic relationsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM: Assessing the development and achievement of competence requires multiple formative and summative assessment strategies and the coordinated efforts of trainees and faculty (who often serve in multiple roles, such as academic advisors, program directors, and competency committee members). Operationalizing programmatic assessment (PA) in competency-based medical education (CBME) requires comprehensive practice guidelines, written in accessible language with descriptions of stakeholder activities, to move assessment theory into practice and to help guide the trainees and faculty who enact PA. APPROACH: Informed by the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II (AGREE II) framework, the authors used a multiphase, multimethod approach to develop the CBME Programmatic Assessment Practice Guidelines (PA Guidelines). The 9 guidelines are organized by phases of assessment and include descriptions of stakeholder activities. A user guide provides a glossary of key terms and summarizes how the guidelines can be used by different stakeholder groups across postgraduate medical education (PGME) contexts. The 4 phases of guideline development, including internal stakeholder consultations and external expert review, occurred between August 2016 and March 2020. OUTCOMES: Local stakeholders and external experts agreed that the PA Guidelines hold potential for guiding initial operationalization and ongoing refinement of PA in CBME by individual stakeholders, residency programs, and PGME institutions. Since July 2020, the PA Guidelines have been used at Queen's University to inform faculty and resident development initiatives, including online CBME modules for faculty, workshops for academic advisors/competence committee members, and a guide that supports incoming residents' transition to CBME. NEXT STEPS: Research exploring the use of the PA Guidelines and user guide in multiple programs and institutions will gather further evidence of their acceptability and utility for guiding operationalization of PA in different contexts.

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)0,205
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,387
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2050,387
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0070,013
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,421 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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