Competency based medical education implementation at the institutional level: A cross-discipline comparative program evaluation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As an early adopter of competency-based medical education (CBME) our postgraduate institution was uniquely positioned to analyze implementation experience data across programs, while keeping institutional factors constant. We described participants' experiences related to CBME implementation across programs derived from early program evaluation efforts within our setting. METHODS: = 175) included program leaders, faculty, and residents. The study consisted of 3 phases: (1) describing intended implementation; (2) documenting enacted implementation; and (3) comparing intended with enacted implementation to inform adaptations. Each program's findings were summarized in technical reports which were then analyzed thematically. Cross program data were organized by themes. RESULTS: Six themes were identified. All groups emphasized the need for ongoing refinement of CBME resulting from shared tensions such as increased assessment burden. However, there were some disparate CBME-related experiences between programs such as the experience with entrustable professional activities, the interpretation of retrospective entrustment anchors, and quality of feedback. CONCLUSION: We detected several cross-program successes and important challenges related to CBME. Our experience can inform other programs engaging in implementation and evaluation of CBME.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 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 tête enseignante, 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 ».