Competencies for Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation in Postgraduate Medical Education: Expert Consensus Using a Modified Delphi Process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is recommended in Canadian guidelines as a first-line treatment for major depressive disorder. With the shift towards competency-based medical education, it remains unclear how to determine when a resident is considered competent in applying knowledge of rTMS to patient care. Given inconsistencies between postgraduate training programmes with regards to training requirements, defining competencies will improve the standard of care in rTMS delivery. OBJECTIVE: The goal of this study was to develop competencies for rTMS that can be implemented into a competency-based training curriculum in postgraduate training programmes. METHODS: A working group drafted competencies for postgraduate psychiatry trainees. Fourteen rTMS experts from across Canada were invited to participate in the modified Delphi process. RESULTS: Ten experts participated in all three rounds of the modified Delphi process. A total of 20 items reached a consensus. There was improvement in the Cronbach's alpha over the rounds of modified Delphi process (Cronbach's alpha increased from 0.554 to 0.824) suggesting improvement in internal consistency. The intraclass correlation coefficient (ICC) increased from 0.543 to 0.805 suggesting improved interrater agreement. CONCLUSIONS: This modified Delphi process resulted in expert consensus on competencies to be acquired during postgraduate medical education programmes where a learner is training to become competent as a consultant and/or practitioner in rTMS treatment. This is a field that still requires development, and it is expected that as more evidence emerges the competencies will be further refined. These results will help the development of other curricula in interventional psychiatry.
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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 | 0,201 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».