The logic behind entrustable professional activity frameworks: A scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».