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Enregistrement W4362522499 · doi:10.1186/s12909-023-04207-2

Fitness-for-purpose of the CanMEDS competencies for workplace-based assessment in General Practitioner’s Training: a Delphi study

2023· article· en· W4362522499 sur OpenAlexfundno aff
Vasiliki Andreou, Sanne Peters, Jan Eggermont, Mieke Embo, Nele Michels, Birgitte Schoenmakers

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVlaamse regeringFonds Wetenschappelijk OnderzoekRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Mots-clésLikert scaleCompetence (human resources)Medical educationDelphi methodConsistency (knowledge bases)DelphiPsychologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In view of the exponential use of the CanMEDS framework along with the lack of rigorous evidence about its applicability in workplace-based medical trainings, further exploring is necessary before accepting the framework as accurate and reliable competency outcomes for postgraduate medical trainings. Therefore, this study investigated whether the CanMEDS key competencies could be used, first, as outcome measures for assessing trainees' competence in the workplace, and second, as consistent outcome measures across different training settings and phases in a postgraduate General Practitioner's (GP) Training. METHODS: In a three-round web-based Delphi study, a panel of experts (n = 25-43) was asked to rate on a 5-point Likert scale whether the CanMEDS key competencies were feasible for workplace-based assessment, and whether they could be consistently assessed across different training settings and phases. Comments on each CanMEDS key competency were encouraged. Descriptive statistics of the ratings were calculated, while content analysis was used to analyse panellists' comments. RESULTS: Out of twenty-seven CanMEDS key competencies, consensus was not reached on six competencies for feasibility of assessment in the workplace, and on eleven for consistency of assessment across training settings and phases. Regarding feasibility, three out of four key competencies under the role "Leader", one out of two competencies under the role "Health Advocate", one out of four competencies under the role "Scholar", and one out of four competencies under the role "Professional" were deemed as not feasible for assessment in a workplace setting. Regarding consistency, consensus was not achieved for one out of five competencies under "Medical Expert", two out of five competencies under "Communicator",one out of three competencies under "Collaborator", one out of two under "Health Advocate", one out of four competencies under "Scholar", one out of four competencies under "Professional". No competency under the role "Leader" was deemed to be consistently assessed across training settings and phases. CONCLUSIONS: The findings indicate a mismatch between the initial intent of the CanMEDS framework and its applicability in the context of workplace-based assessment. Although the CanMEDS framework could offer starting points, further contextualization of the framework is required before implementing in workplace-based postgraduate medical trainings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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