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Enregistrement W4367366108 · doi:10.1093/pch/pxad021

Lessons learned and new strategies for success: Evaluating the Implementation of Competency-Based Medical Education in Queen’s Pediatrics

2023· article· en· W4367366108 sur OpenAlexaff
Amy Acker, Kirk Leifso, Lindsay Crawford, Heather Braund, Emily Hawksby, Andrew K. Hall, Laura April McEwen, Nancy Dalgarno, Jeffrey Damon Dagnone

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of OttawaRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Medical educationFeelingPromotion (chess)ImplementationTransparency (behavior)MedicinePsychologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,415 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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