Benchmarking a Canadian anesthesiology resident research program against national norms using a logic model framework: a quality improvement study.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canadian specialty training programs are expected to deliver curriculum content and assess competencies related to the CanMEDS Scholar role. We evaluated our residency research program and benchmarked it against national norms for quality improvement purposes. Methods: In 2021 we reviewed departmental curriculum documents and surveyed current and recently graduated residents. We applied a logic model framework to assess if our program's inputs, activities, and outputs addressed the relevant CanMeds Scholar competencies. We then descriptively benchmarked our results against a 2021 environmental scan of Canadian anesthesiology resident research programs. Results: Local program content was successfully mapped to competencies. The local survey response rate was 40/55 (73%). In benchmarking, our program excelled in providing milestone-related assessments, research funding, administrative, supervisory, and methodologic support, and requiring a literature review, proposal presentation, and local abstract submission as output. Acceptable activities to meet research requirements vary greatly among programs. Balancing competing clinical and research responsibilities was a frequently reported challenge. Conclusions: The logic model framework was easily applied and demonstrated our program benchmarked well against national norms. National level dialogue is needed to develop specific, consistent scholar role activities and competency assessments to bridge the gap between expected outcome standards and education practice.
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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 | 0,093 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».