Making sense of competency-based medical education (CBME) literary conversations: A BEME scoping review: BEME Guide No. 78
Notice bibliographique
Résumé
Competency-based medical education (CBME) received increased attention in the early 2000s by educators, clinicians, and policy makers as a way to address concerns about physician preparedness and patient safety in a rapidly changing healthcare environment. Opinions and perspectives around this shift in medical education vary and, to date, a systematic search and synthesis of the literature has yet to be undertaken. The aim of this scoping review is to present a comprehensive map of the literary conversations surrounding CBME. Twelve different databases were searched from database inception up until 29 April 2020. Literary conversations were extracted into the following categories: perceived advantages, perceived disadvantages, challenges/uncertainties/skepticism, and recommendations related to CBME. Of the 5757 identified records, 387 were included in this review. Through thematic analysis, eight themes were identified in the literary conversations about CBME: credibility, application, community influence, learner impact, assessment, educational developments, organizational structures, and societal impacts of CBME. Content analysis supported the development of a heat map that provides a visual illustration of the frequency of these literary conversations over time. This review serves two purposes for the medical education research community. First, this review acts as a comprehensive historical record of the shifting perceptions of CBME as the construct was introduced and adopted by many groups in the medical education global community over time. Second, this review consolidates the many literary conversations about CBME that followed the initial proposal for this approach. These findings can facilitate understanding of CBME for multiple audiences both within and outside of the medical education research community.
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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 | 0,025 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».