Implementation of Entrustable Professional Activities assessments in a Canadian obstetrics and gynecology residency program: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Since the implementation of competency-based medical education (CBME) across residency training programs in Canada, there has been limited research understanding how entrustable professional activity (EPA) assessments are used by faculty supervisors and residents. Objective: This study examines how EPA assessments are used in an Obstetrics and Gynecology residency program and the impact of implementation on both groups. Methods: A mixed methods study design was used. Part one involved the aggregation of descriptive data of EPA assessment completion for postgraduate year 1 and 2 residents from July 2019 to May 2020. Part two involved a thematic analysis of semi-structured interviews of residents and faculty. Results: There was significant uptake of EPA assessments across community and teaching hospitals with widespread contribution of assessment data from faculty. However, both residents and faculty reported that the intended design of EPA assessments as low-stakes assessments to provide formative feedback is not how EPA assessments are experienced. Residents and faculty noted the increased level of administrative burden and related perceived stress amongst the resident group. Conclusions: The implementation of EPA assessments is feasible across a variety of sites. However, previous measurement challenges remain. Neither residents nor faculty perceive the value of EPAs to improve feedback, despite their intended nature.
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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 | 0,025 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».