Development, Implementation, and Meta-Evaluation of a National Approach to Programmatic Assessment in Canadian Family Medicine Residency Training
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,403 | 0,513 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».