Development of EPAT: An assessment tool for pediatric hematology/oncology training programs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In the absence of a standardized tool to assess the quality of pediatric hematology/oncology training programs, the Education Program Assessment Tool (EPAT) was conceptualized as a user-friendly and adaptable tool to evaluate and identify areas of opportunity, pinpoint needed modifications, and monitor progress for training programs around the world. METHODS: The development of EPAT consisted of three main phases: operationalization, consensus, and piloting. After each phase, the tool was iteratively modified based on feedback to improve its relevance, usability, and clarity. RESULTS: The operationalization process led to the development of 10 domains with associated assessment questions. The two-step consensus phase included an internal consensus phase to validate the domains and a subsequent external consensus phase to refine the domains and overall function of the tool. EPAT domains for programmatic evaluation are hospital infrastructure, patient care, education infrastructure, program basics, clinical exposure, theory, research, evaluation, educational culture, and graduate impact. EPAT was piloted in five training programs in five countries, representing diverse medical training and patient care contexts for proper validation of the tool. Face validity was confirmed by a correlation between the perceived and calculated scores for each domain (r = 0.78, p < .0001). CONCLUSIONS: EPAT was developed following a systematic approach, ultimately leading to a relevant tool to evaluate the different core elements of pediatric hematology/oncology training programs across the world. With EPAT, programs will have a tool to quantitatively evaluate their training, allowing for benchmarking with centers at the local, regional, and international level.
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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 | 0,037 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».