Transforming the landscape of obesity education - The Canadian obesity education competencies
Notice bibliographique
Résumé
Background: With ongoing gaps in obesity education delivery for health professions in Canada and around the world, a transformative shift is needed to address and mitigate weight bias and stigma, and foster evidence-based approaches to obesity assessment and care in the clinical setting. Obesity Canada has created evidence-based obesity competencies for medical education that can guide curriculum development, assessment and evaluation and be applied to health professionals' education programs in Canada and across the world. Methods: The Obesity Canada Education Action Team has seventeen members in health professions education and research along with students and patient experts. Through an iterative group consensus process using four guiding principles, key and enabling obesity competencies were created using the 2015 CanMEDS competency framework as its foundation. These principles included the representation of all CanMEDS Roles throughout the competencies, minimizing duplication with the original CanMEDS competencies, ensuring obesity focused content was informed by the 2020 Adult Obesity Clinical Practice Guidelines and the 2019 US Obesity Medication Education Collaborative Competencies, and emphasizing patient-focused language throughout. Results: A total of thirteen key competencies and thirty-seven enabling competencies make up the Canadian Obesity Education Competencies (COECs). Conclusion: The COECs embed evidence-based approaches to obesity care into one of the most widely used competency-based frameworks in the world, CanMEDS. Crucially, these competencies outline how to address and mitigate the damaging effects of weight bias and stigma in educational and clinical settings. Next steps include the creation of milestones and nested Entrustable Professional Activities, a national report card on obesity education for undergraduate medical education in Canada, and Free Open Access Medication Education content, including podcasts and infographics, for easier adoption into curriculum around the world and across the health professions spectrum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».