Was it all worth it? A graduating resident perspective on CBME
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our institution simultaneously transitioned all postgraduate specialty training programs to competency-based medical education (CBME) curricula. We explored experiences of CBME-trained residents graduating from five-year programs to inform the continued evolution of CBME in Canada. METHODS: We utilized qualitative description to explore residents' experiences and inform continued CBME improvement. Data were collected from fifteen residents from various specialties through focus groups, interviews, and written responses. The data were analyzed inductively, using conventional content analysis. RESULTS: We identified five overarching themes. Three themes provided insight into residents' experiences with CBME, describing discrepancies between the intentions of CBME and how it was enacted, challenges with implementation, and variation in residents' experiences. Two themes - adaptations and recommendations - could inform meaningful refinements for CBME going forward. CONCLUSIONS: Residents graduating from CBME training programs offered a balanced perspective, including criticism and recognition of the potential value of CBME when implemented as intended. Their experiences provide a better understanding of residents' needs within CBME curricula, including greater balance and flexibility within programs of assessment and curricula. Many challenges that residents faced with CBME could be alleviated by greater accountability at program, institutional, and national levels. We conclude with actionable recommendations for addressing residents' needs in 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».