P.053 Insights from the first eighteen months of CBME implementation across Canadian neurology residency training programs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canadian neurology residency programs recently transitioned to Competence Based Medical Education (CBME), designed to provide residents with stage-appropriate learning to develop and demonstrate competence. The successful implementation of CBME requires iterative evaluation as the adoption process may differ from the intended design due to systemic or program-specific factors. This study aims to (1) examine the variability in CBME implementation across Canadian neurology residency programs; (2) determine the barriers toward uptake of CBME; and (3) identify the benefits and pitfalls of CBME in neurology residency programs. Methods: A separate national survey was developed for residents and staff neurologists who participated in CBME for at least six months. Surveys were distributed through email, and responses were anonymized. Quantitative data were analyzed by response frequency and mean, where applicable. Free-form responses were analyzed qualitatively. Results: Staff neurologists felt prepared for CBME, but were divided on its fairness and impact on education quality. Residents experienced frequent but not necessarily timely or high-quality feedback. Barriers to implementation included increased paperwork, dissatisfaction with online platforms used to facilitate CBME, and bidirectional burden of initiating evaluations. Conclusions: Staff and residents have expressed unique perspectives on the first iteration of CBME. There remain opportunities for improvement in subsequent iterations.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».