Rivalries for attention: insights from a realist evaluation of a postgraduate competency-based medical education implementation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementing competency-based medical education (CBME) in post-graduate medical education (PGME) is a complex process that requires multiple systemic changes in a complex system that is simultaneously engaged in multiple initiatives. These initiatives often compete for attention during the implementation of CBME and produce unintended and unanticipated consequences. Understanding the impact of this context is necessary for evaluating the effectiveness of CBME. The purpose of the study was to identify factors, such as contexts and processes, that contribute to the implementation of CBME. METHODS: We conducted a realist evaluation using data collected from 15 programs through focus groups with residents (2 groups, n = 16) and faculty (one group, n = 8), and semi-structured interviews with program directors (n = 18), and program administrators (n = 12) from 2018 to 2021. Data were analyzed using a template analysis based on a coding framework that was developed from a sample of transcripts, the context-mechanism-outcomes framework for realist evaluations, and the core components of CBME. RESULTS: The findings demonstrate that simultaneous initiatives in the academic health sciences system creates a key context for CBME implementation - rivalries for attention - and specifically, the introduction of curricular management systems (CMS) concurrent to, but separate from, the implementation of CBME. This context influenced participants' participation, communication, and adaptation during CBME implementation, which led to change fatigue and unmet expectations for the collection and use of assessment data. CONCLUSIONS: Rival initiatives, such as the concurrent implementation of a new CMS, can have an impact on how programs implement CBME and greatly affect the outcomes of CBME. Mitigating the effects of rivals for attention with flexibility, clear communication, and training can facilitate effective implementation of CBME.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».