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Enregistrement W4386703752 · doi:10.1097/acm.0000000000005449

Exploring Competency-Based Medical Education Through the Lens of the UME–GME Transition: A Qualitative Study

2023· article· en· W4386703752 sur OpenAlexaff
Marygrace Zetkulic, John P. Moriarty, Alpesh Amin, Steven P. Angus, Bhavin Dalal, Sara B. Fazio, Paul A. Hemmer, Heather Laird‐Fick, Elaine A. Muchmore, L. James Nixon, Andrew Olson, John H. Choe

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensStuart Olson (Canada)
Organismes subventionnairesNortheast Ohio Medical University
Mots-clésThematic analysisCompetence (human resources)Graduate medical educationMedical educationQualitative researchPsychologyQualitative analysisContext (archaeology)AccreditationPedagogyMedicineSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Competency-based medical education (CBME) represents a shift to a paradigm with shared definitions, explicit outcomes, and assessments of competence. The groundwork has been laid to ensure all learners achieve the desired outcomes along the medical education continuum using the principles of CBME. However, this continuum spans the major transition from undergraduate medical education (UME) to graduate medical education (GME) that is also evolving. This study explores the experiences of medical educators working to use CBME assessments in the context of the UME-GME transition and their perspectives on the existing challenges. METHOD: This study used a constructivist-oriented qualitative methodology. In-depth, semistructured interviews of UME and GME leaders in CBME were performed between February 2019 and January 2020 via Zoom. When possible, each interviewee was interviewed by 2 team members, one with UME and one with GME experience, which allowed follow-up questions to be pursued that reflected the perspectives of both UME and GME educators more fully. A multistep iterative process of thematic analysis was used to analyze the transcripts and identify patterns across interviews. RESULTS: The 9 interviewees represented a broad swath of UME and GME leadership positions, though most had an internal medicine training background. Analysis identified 4 overarching themes: mistrust (a trust chasm exists between UME and GME); misaligned goals (the residency selection process is antithetical to CBME); inadequate communication (communication regarding competence is infrequent, often unidirectional, and lacks a shared language); and inflexible timeframes (current training timeframes do not account for individual learners' competency trajectories). CONCLUSIONS: Despite the mutual desire and commitment to move to CBME across the continuum, mistrust, misaligned goals, inadequate communication, and inflexible timeframes confound such efforts of individual schools and programs. If current efforts to improve the UME-GME transition address the themes identified, educators may be more successful implementing CBME along the continuum.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,014
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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