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Enregistrement W4285608658 · doi:10.7759/cureus.25798

Comparing Entrustable Professional Activity Scores Given by Faculty Physicians and Senior Trainees to First-Year Residents

2022· article· en· W4285608658 sur OpenAlexaffabout
Steven J. Katz, Dennis Wang

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical educationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Competency by Design (CBD) began on July 1, 2019, for postgraduate year 1 (PGY1) Canadian Core Internal Medicine (CIM) residents. Many entrustable professional activity (EPA) observations allow for assessment by either a faculty physician, senior medicine resident (SMR), or subspecialty resident (SSR). However, few studies exist that compare EPA scores and comments given by faculty vs senior trainees (SMRs and SSRs). This study aimed to identify differences in EPA scores and comments given to PGY1 residents by faculty physicians vs senior trainees. Methods Scores and comments of EPAs completed between July 1, 2019, and June 30, 2020, for 35 CIM PGY1 residents were extracted anonymously from the University of Alberta CBD platform. Scores from faculty vs senior trainees were compared with the Mann-Whitney U test and the Kruskal-Wallis test. Word counts for positive and constructive comments written by faculty vs senior trainees were compared with the independent t-test and one-way ANOVA. The most common two-word phrases in comments were identified with QI Macros software (Denver, CO: KnowWare International, Inc.). Results A total of 2226 EPAs were observed. Faculty physicians gave significantly lower EPA scores overall compared to senior trainees (U = 501706, P <0.001). Constructive comments written by faculty (M = 14.06, SD = 16.84) had lower word counts compared to senior trainees (M = 15.85, SD = 16.43) for overall EPAs (t{2224} = -2.528, P = 0.012). Conclusion Faculty physicians gave lower EPA scores and had lower word counts on constructive comments, compared to senior trainees. These results may help the ongoing implementation of Competence by Design.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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