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Enregistrement W4224217453 · doi:10.1111/medu.14806

The logic behind entrustable professional activity frameworks: A scoping review of the literature

2022· review· en· W4224217453 sur OpenAlexaffabout
Marije P. Hennus, Marjel van Dam, Stephen Gauthier, David Taylor, Olle ten Cate

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyMEDLINECurriculumMedical educationService (business)MedicinePsychologyFamily medicinePedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Entrustable professional activities (EPAs), discrete profession-specific tasks requiring integration of multiple competencies, are increasingly used to help define and inform curricula of specialty training programmes. Although guidelines exist to help guide the developmental process, deciding what logic to use to draft a preliminary EPA framework poses a crucial but often difficult first step. The logic of an EPA framework can be defined as the perspective used by its developers to break down the practice of a profession into units of professional work. This study aimed to map dominant logics and their rationales across postgraduate medical education and fellowship programmes. METHODS: A scoping review using systematic searches within five electronic databases (Medline, Embase, Google Scholar, Scopus and Web of Science) was performed. Dominant logics of included papers were identified using inductive coding and iterative analysis. RESULTS: In total, 42 studies were included. Most studies were conducted in the United States (n = 22; 52%), Canada (n = 6; 14%) and the Netherlands (n = 4; 10%). Across the reported range of specialties, family medicine (n = 4; 10%), internal medicine (n = 4; 10%), paediatrics (n = 3; 7%) and psychiatry (n = 3; 7%) were the most common. Three dominant logics could be identified, namely, 'service provision', 'procedures' and/or 'disease or patient categories'. The majority of papers (n = 37; 88%) used two or more logics when developing EPA frameworks (median = 3, range = 1-4). Disease or patient groups and service provision were the most common logics used (39% and 37%, respectively). CONCLUSIONS: Most programmes used a combination of logics when trying to capture the essential tasks of a profession in EPAs. For each of the three dominant logics, the authors arrived at a definition and identified benefits, limitations and examples. These findings may potentially inform best practice guidelines for EPA development.

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)0,109
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,264
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1090,264
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0610,052
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0130,019
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,451
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations60
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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