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Enregistrement W4389023381 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.583.8

Development of a Model for Evidence Based Integration of Anatomy into a Competency Based Undergraduate Medical Education Curriculum

2017· article· en· W4389023381 sur OpenAlexaffabout
Madeleine E. Norris, Marjorie I. Johnson, Kem A. Rogers, Charys M. Martin

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationMedicinePsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Within the past decade, competency‐based medical education (CBME) has acquired a lot of attention. This pedagogical approach is a framework that assesses student performance based on their ability to use their knowledge and skills, and ensures all graduates are proficient in all outlined competencies. Anatomical science is one of the foundations for clinical application, but it remains unclear to students and educators what anatomically related abilities students are expected to achieve prior to clerkship. The Schulich School of Medicine and Dentistry (The University of Western Ontario, London, Ontario, Canada) is undergoing a curriculum renewal to implement a CBME pedagogical approach. As a result, the integration of anatomy into the curriculum will be modified. To ensure our third‐year medical students are competent in the necessary fundamentals, an evidence‐based approach must be taken to integrate the anatomical sciences into the new curriculum. Thus, the specific aims of this study are to: i) develop a questionnaire to establish anatomical concepts necessary for clerkship, ii) interview all clerkship directors within UME, and iii) create an assessment to determine the anatomical knowledge base of third‐year students entering clerkship rotations. Methodology A questionnaire, targeting pre‐clerkship anatomical education, will be created and used as a guide during interviews with all clerkship directors. Information will be gathered from the clerkship directors using this questionnaire for all six clerkship rotations (family medicine, internal medicine, obstetrics and gynaecology, paediatrics, psychiatry, and surgery). The information collected will then be used to create assessments to analyze the current anatomical knowledge of third‐year students entering their clerkship year. Outcomes Information gathered from the interview questionnaire will provide insights into what anatomical knowledge students should be able to apply to clinical scenarios before starting each clerkship rotation. Furthermore, this interview should also reveal anatomical concepts that could be taught in the clerkship year to integrate basic science learning with clinical learning. The same information will be utilized to create an assessment, which will be used to determine if our third‐year clerks are currently prepared, in regards to their anatomical knowledge application, within the current UME curriculum. Discussion The primary goal of CBME is to produce physicians who are well‐equipped with the knowledge, skills, and attitudes needed to successfully practice medicine. Anatomical knowledge is one fundamental for this success. Information collected form clerkship directors, in regards to the application high‐yield anatomical knowledge necessary for third‐year clerks, will be linked to expected abilities and milestones defined by the competency‐based UME curriculum. Furthermore, the data collected from the assessments will provide evidence to inform how we design and deliver anatomy in the renewed CBME curriculum at the Schulich School of Medicine and Dentistry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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