Notice bibliographique
Résumé
Competency-based medical education promises to provide effective and structured training, relying on the identification and measurement of trainee competency through standardized guidelines. Shifting to competency-based education approaches has provided the opportunity for training programs to re-examine and formally define core competencies representative of their scope of practice. Members of our team were involved in identifying the core surgical competencies that graduating residents of one specialty (Otolaryngology—Head and Neck Surgery (OTL-HNS)) needed to acquire. We used a modified Delphi approach wherein key stakeholders, including past and present program directors for one surgical subspecialty across Canada, were asked to rate all surgical procedures included in key specialty-specific policy documents and in a compiled comprehensive list of all procedures pertaining to OTL-HNS. We set out to engage in a data-driven approach to build consensus regarding core competencies for OTL-HNS. After several Delphi rounds, the polarization of participants became ingrained, and the act of selecting core competencies had the effect of both defining and failing to define the core aspects of the speciality. We found core competencies can, and do, overlap between specialties, representing a blurring of necessary competencies across specialties. This blurring could create overlapping or confounding professional identities and influence the accreditation of residency programs. This paper will not report on the findings derived from the Delphi process, but rather describes insights gained throughout our failed consensus process and explore the unintended consequences of attempting to define core competencies in one surgical specialty and how it ultimately led to the termination of our research and consensus-building initiative.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,794 | 0,574 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».