Lessons learned and new strategies for success: Evaluating the Implementation of Competency-Based Medical Education in Queen’s Pediatrics
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In 2017, Queen's University launched Competency-Based Medical Education (CBME) across 29 programs simultaneously. Two years post-implementation, we asked key stakeholders (faculty, residents, and program leaders) within the Pediatrics program for their perspectives on and experiences with CBME so far. Methods: Program leadership explicitly described the intended outcomes of implementing CBME. Focus groups and interviews were conducted with all stakeholders to describe the enacted implementation. The intended versus enacted implementations were compared to provide insight into needed adaptations for program improvement. Results: Overall, stakeholders saw value in the concept of CBME. Residents felt they received more specific feedback and monthly Competence Committee (CC) meetings and Academic Advisors were helpful. Conversely, all stakeholders noted the increased expectations had led to a feeling of assessment fatigue. Faculty noted that direct observation and not knowing a resident's previous performance information was challenging. Residents wanted to see faculty initiate assessments and improved transparency around progress and promotion decisions. Discussion: The results provided insight into how well the intended outcomes had been achieved as well as areas for improvement. Proposed adaptations included a need for increased direct observation and exploration of faculty accessing residents' previous performance information. Education was provided on the performance expectations of residents and how progress and promotion decisions are made. As well, "flex blocks" were created to help residents customize their training experience to meet their learning needs. The results of this study can be used to inform and guide implementation and adaptations in other programs and institutions.
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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 | 0,042 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».