Chronicling the Transition to Competency-Based Medical Education in a Small Subspeciality Program
Notice bibliographique
Résumé
Background As medical education programs transition to competency-based medical education (CBME), experiences transitioning in the context of small subspecialty programs remain unknown, yet they are needed for effective implementation and continual improvements. Objective To examine faculty and resident experiences transitioning to CBME in a small subspeciality program. Methods Using a qualitative descriptive approach and constructivist lens, faculty and residents in McMaster University’s geriatric psychiatry subspecialty program were interviewed about their transition experiences between November 2021 and February 2022, after the program’s soft launch of CBME in 2020. Interviews were transcribed and data were analyzed using thematic analysis. Reflexive memo writing and investigator and data triangulation strategies were employed to ensure rigor and trustworthiness of the data. Results Ten of the 17 faculty members (59%) and 3 residents (100%) participated. Six themes were developed: (1) Both faculty and residents see themselves as somewhat knowledgeable about CBME, but sources of knowledge vary; (2) More frequent feedback is beneficial; (3) Aspects of CBME that are challenging for residents are beneficial for faculty; (4) Competence committees are perceived positively despite most participants’ limited firsthand experience with them; (5) Small program size is both a barrier and facilitator to providing and receiving feedback; and (6) Suggestions for improvement are centered on helping manage faculty and resident workload imposed by CBME. Conclusions Incongruent expectations surrounding entrustable professional activity management were highlighted as an area requiring support. Collegial relationships among faculty and residents made it difficult for faculty to provide constructive feedback but improved residents’ perceptions of the feedback.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».