Frontline over ivory tower: key competencies in community-based curricula
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Royal College of Physicians and Surgeons of Canada mandates that community experiences be incorporated into medicine-based specialties. Presently there is wide variability in community endocrine experiences across Canadian training programs. This is complicated by the paucity of literature providing guidance on what constitutes a ‘community’ rotation. Method: A modified Delphi technique was used to determine the CanMEDS competencies best taught in a community endocrinology curriculum. The Delphi technique is a qualitative-research method that uses a series of questionnaires sent to a group of experts with controlled feedback provided by the researchers after each survey round. The experts in this study included endocrinology program directors, community endocrinologists, endocrinology residents and recent endocrinology graduates. Results: Thirty four out of 44 competencies rated by the panel were deemed suitable for a community curriculum. The experts considered the “Manager” role best taught in the community, while they considered the community least suitable to learn the “Medical Expert” competency. Conclusions: To our knowledge, this is the first time the content of a community-based subspecialty curriculum was determined using the Delphi process in Canada. These findings suggest that community settings have potential to fill in gaps in residency training in regards to the CanMEDS Manager role. The results will aid program directors in designing competency-based community endocrinology rotations and competency-based community rotations in other medical subspecialty programs.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».