Learning objectives for thoracic surgery: developing a national standard for undergraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Continuing Professional Development (CPD) (Education) Committee of the Canadian Association of Thoracic Surgeons (CATS) has established a goal of describing the essential knowledge of thoracic surgery. We aimed to develop a national standardized set of undergraduate learning objectives for thoracic surgery. Methods: We obtained these learning objectives from 4 medical schools in Canada. These 4 institutions were selected to provide a broad geographical representation of medical schools of varying sizes and of both official languages. The resulting list of learning objectives underwent critical review by the CPD (Education) Committee, made up of 5 Canadian community and academic thoracic surgeons, 1 thoracic surgery fellow and 2 general surgery residents. A national survey was developed and circulated to all CATS members (n = 209). Respondents were asked to indicate on a 5-point Likert scale whether each objective should be a priority for all medical students. Results: Among 209 CATS members, 56 responded (response rate 27%). The mean length of experience in clinical practice among survey respondents was 10.6 (standard deviation 10.0) years. Respondents most commonly reported teaching or supervising medical students monthly (37.0%), followed by daily (29.6%). Eight of the 10 proposed objectives received a mean Likert score of 4/5 or higher and were selected for inclusion in the final list. A finalized list of 8 learning objectives was created, following a final review from the CATS Executive Committee. Conclusion: We developed a standardized set of learning objectives for medical students that was reflective of the core concepts within thoracic surgery.
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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 | 0,029 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».