Examining enablers and barriers to entrustable professional activity acquisition using the theoretical domains framework: A qualitative framework analysis study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Without a clear understanding of the factors contributing to the effective acquisition of high-quality entrustable professional activity (EPA) assessments, trainees, supervising faculty, and training programs may lack appropriate strategies for successful EPA implementation and utilization. The purpose of this study was to identify barriers and facilitators to acquiring high-quality EPA assessments in Canadian emergency medicine (EM) training programs. Methods: We conducted a qualitative framework analysis study utilizing the Theoretical Domains Framework (TDF). Semistructured interviews of EM resident and faculty participants underwent audio recording, deidentification, and line-by-line coding by two authors, being coded to extract themes and subthemes across the domains of the TDF. Results: From 14 interviews (eight faculty and six residents) we identified, within the 14 TDF domains, major themes and subthemes for barriers and facilitators to EPA acquisition for both faculty and residents. The two most cited domains (and their frequencies) among residents and faculty were environmental context and resources (56) and behavioral regulation (48). Example strategies to improving EPA acquisition include orienting residents to the competency-based medical education (CBME) paradigm, recalibrating expectations relating to "low ratings" on EPAs, engaging in continuous faculty development to ensure familiarity and fluency with EPAs, and implementing longitudinal coaching programs between residents and faculty to encourage repetitive longitudinal interactions and high-quality specific feedback. Conclusions: We identified key strategies to support residents, faculty, programs, and institutions in overcoming barriers and improving EPA assessment processes. This is an important step toward ensuring the successful implementation of CBME and the effective operationalization of EPAs within EM training programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».