Implementation of competence committees during the transition to CBME in Canada: A national fidelity-focused evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the fidelity of competence committee (CC) implementation in Canadian postgraduate specialist training programs during the transition to competency-based medical education (CBME). A national survey of CC chairs was distributed to all CBME training programs in November 2019. Survey questions were derived from guiding documents published by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada reflecting intended processes and design. Response rate was 39% (113/293) with representation from all eligible disciplines. Committee size ranged from 3 to 20 members, 42% of programs included external members, and 20% included a resident representative. Most programs (72%) reported that a primary review and synthesis of resident assessment data occurs prior to the meeting, with some data reviewed collectively during meetings. When determining entrustable professional activity (EPA) achievement, most programs followed the national specialty guidelines closely with some exceptions (53%). Documented concerns about professionalism, EPA narrative comments, and EPA entrustment scores were most highly weighted when determining resident progress decisions. Heterogeneity in CC implementation likely reflects local adaptations, but may also explain some of the variable challenges faced by programs during the transition to CBME. Our results offer educational leaders important fidelity data that can help inform the larger evaluation and transformation of CBME.
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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 | 0,050 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».