Preparedness of Residents and Medical Students for the Transition to Competence by Design in Diagnostic Radiology Post-Graduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This needs assessment evaluated residents’ and medical students’ knowledge of Competence by Design (CBD), perceived benefits of and challenges or barriers to the transition to CBD for residents, and perceived overall preparedness for the transition to CBD in diagnostic radiology. Materials and Methods: All diagnostic radiology residents and medical students in Canada were eligible to participate in this national cross-sectional, questionnaire-based needs assessment. Knowledge of CBD was evaluated through participants’ self-reported rating of their knowledge of CBD on a 5-point Likert scale. Perceived benefits of and challenges or barriers to the transition to CBD for residents were rank ordered. Participants’ overall self-reported preparedness for the transition to CBD was assessed on a 5-point Likert scale. Data were summarized by descriptive statistics and bivariate analyses were conducted as appropriate. Results: Ninety-four residents ( n = 77) and medical students ( n = 17) participated in this needs assessment. Participants’ mean ± standard deviation self-reported rating of their overall knowledge of CBD was 2.86 ± .94. Provision of meaningful feedback to learners and learners’ ability to identify their own educational needs were among the highest ranked perceived benefits of the transition to CBD, while demands on time and increased frequency of evaluation were among the highest ranked perceived challenges or barriers to the transition to CBD. Few participants reported being either “prepared” (4.7%) or “somewhat prepared” (14.0%) for the transition to CBD. Conclusion: Preparedness for the transition to CBD in diagnostic radiology may be improved. Targeted interventions to augment the preparedness of residents and medical students should be considered.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».