Competency Framework for Podiatric Medicine Training: A Validation Report Based on an Adapted E-Delphi Across Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Competency-based medical education has been introduced into many health professional curricula. Based on CanMEDs, a framework has recently been developed for podiatric medicine education in Canada. This study aimed to validate the framework through a consensus of various podiatric medicine experts across Canada. METHODS: An adapted Delphi method was used for content validation. Two structured online questionnaires were used to gather expert opinions and agreement on the roles and core competencies described in the framework previously developed. The validation consensus threshold was set at a minimum of 80% agreement. The summary of comments and suggestions was used to reformulate certain items after the research team reached a consensus. RESULTS: Out of the 51 experts invited from the Canadian Podiatric Medicine Association, 19 completed the first-round questionnaire (mean podiatric experience = 24.5 years; standard deviation 17.6). After the first round, "Podiatric Expert", "Communicator" and "Scholar" roles have been modified. After these modifications, a consensus was obtained at the second round completed by 13 experts. Overall, 95% of the experts agreed that the competency framework was relevant even if some indicators would need to be adapted to suit the requirements of each province and territory. CONCLUSION: This validated framework supports the excellence and the quality of our podiatric educational program. It also promotes the adoption of a uniform education of podiatrists in Canada and worldwide.
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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 | 0,070 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».