General Internal Medicine (GIM): do the Puzzle Pieces Portray the Picture? A Continuous Quality Improvement Process for Entrustable Professional Activities (EPAs)
Notice bibliographique
Résumé
Defining General Internal Medicine (GIM) has been difficult due to the tension between ensuring flexibility for varied environments and the need for national standards. With the launch of competency-based medical education, the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada Specialty Committee in GIM (SCGIM) (national standard-setting body) had the opportunity to explicitly define the discipline via elaboration of the GIM competencies and Entrustable Professional Activities (EPAs). Defining the EPAs is the essence of defining the tasks of the discipline. We describe our SCGIM approach to the continuous review of the theoretical written documentation around EPAs in the “real world environment” in order to continuously refine the EPAs and ensure they are facilitating skill attainment. Major lessons learned (1) centralized feedback with simple reporting and multiple input is best; (2) there is tension between theory (perfect EPAs) and practical implementation; (3) it takes time to see how the EPAs are performing.
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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 | 0,037 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».