Evaluating competency-based medical education: a systematized review of current practices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few published articles provide a comprehensive overview of the available evidence on the topic of evaluating competency-based medical education (CBME) curricula. The purpose of this review is therefore to synthesize the available evidence on the evaluation practices for competency-based curricula employed in schools and programs for undergraduate and postgraduate health professionals. METHOD: This systematized review was conducted following the systematic reviews approach with minor modifications to synthesize the findings of published studies that examined the evaluation of CBME undergraduate and postgraduate programs for health professionals. RESULTS: Thirty-eight articles met the inclusion criteria and reported evaluation practices in CBME curricula from various countries and regions worldwide, such as Canada, China, Turkey, and West Africa. 57% of the evaluated programs were at the postgraduate level, and 71% were in the field of medicine. The results revealed variation in reporting evaluation practices, with numerous studies failing to clarify evaluations' objectives, approaches, tools, and standards as well as how evaluations were reported and communicated. It was noted that questionnaires were the primary tool employed for evaluating programs, often combined with interviews or focus groups. Furthermore, the utilized evaluation standards considered the well-known competencies framework, specialized association guidelines, and accreditation criteria. CONCLUSION: This review calls attention to the importance of ensuring that reports of evaluation experiences include certain essential elements of evaluation to better inform theory and practice.
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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 | 0,043 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».