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Enregistrement W4394812006 · doi:10.4300/jgme-d-23-00470.1

Motivations for Entrustable Professional Activity Assessment: Gaps Between Curriculum Theory and Resident Reality

2024· article· en· W4394812006 sur OpenAlexafffundabout
Neil Dhami, Deena M. Hamza, Vijay Daniels

Notice bibliographique

RevueJournal of Graduate Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésCurriculumMedical educationPsychologyMedicineComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Previous research demonstrates mixed reactions from residents toward competency-based medical education (CBME), and entrustable professional activities (EPAs) specifically. However, understanding what motivates residents to obtain EPAs may be vital to the longevity of CBME, given the emphasis on assessment for learning under this paradigm. Objective This study explored resident perspectives across 3 domains: motivation for obtaining EPAs, perceived importance of EPAs, and overall thoughts on CBME curriculum. Methods This was a sequential exploratory mixed-methods study involving 2 phases of data collection. Phase 1 was semi-structured interviews with residents enrolled in CBME at one Canadian institution from November 2019 to July 2020. Analyses included thematic and manifest content analysis. Phase 2 was an electronic close-ended survey to capture residents’ primary motivation for requesting EPAs and importance of EPAs for learning. Survey data were analyzed descriptively. Results Of 120 eligible residents, 25 (21%) and 107 (89%) participated in the interview and survey, respectively. Program requirement was the dominant motivation for obtaining EPAs. There was variability in perceived importance of EPAs on learning. Increased resident workload, gaming the system to maximize EPA scores, and lack of shared ownership from preceptors were cited as critiques of the curriculum. Survey responses corroborated interview findings. Conclusions Although many residents recognize the value of EPAs, the majority are not intrinsically motivated to seek out assessment under the current CBME framework.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,405 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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