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Enregistrement W4281665669 · doi:10.1097/acm.0000000000004750

Development, Implementation, and Meta-Evaluation of a National Approach to Programmatic Assessment in Canadian Family Medicine Residency Training

2022· article· en· W4281665669 sur OpenAlexaffabout
Shelley Ross, Kathrine Lawrence, Cheri Bethune, Theresa van der Goes, Luce Pélissier-Simard, Michel Donoff, Thomas Crichton, Thomas G. Laughlin, Kiran Dhillon, Martin Potter, Karen Schultz

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensCollege of Family Physicians of CanadaNOSM UniversityUniversity of British ColumbiaMemorial University of NewfoundlandQueen's UniversityUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCraftMedical educationBespokeFlexibility (engineering)PsychologyMedicinePolitical scienceManagementGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing international adoption of competency-based medical education has created a desire for descriptions of innovative assessment approaches that generate appropriate and sufficient information to allow for informed, defensible decisions about learner progress. In this article, the authors provide an overview of the development and implementation of the approach to programmatic assessment in postgraduate family medicine training programs in Canada, called Continuous Reflective Assessment for Training (CRAFT). CRAFT is a principles-guided, high-level approach to workplace-based assessment that was intentionally designed to be adaptable to local contexts, including size of program, resources available, and structural enablers and barriers. CRAFT has been implemented in all 17 Canadian family medicine residency programs, with each program taking advantage of the high-level nature of the CRAFT guidelines to create bespoke assessment processes and tools appropriate for their local contexts. Similarities and differences in CRAFT implementation between 5 different family medicine residency training programs, representing both English- and French-language programs from both Western and Eastern Canada, are described. Despite the intentional flexibility of the CRAFT guidelines, notable similarities in assessment processes and procedures across the 5 programs were seen. A meta-evaluation of findings from programs that have published evaluation information supports the value of CRAFT as an effective approach to programmatic assessment. While CRAFT is currently in place in family medicine residency programs in Canada, given its adaptability to different contexts as well as promising evaluation data, the CRAFT approach shows promise for application in other training environments.

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)0,403
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,513
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4030,513
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,018
Bibliométrie0,0190,018
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,312
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,190 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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