Eight ways to support faculty with Entrustable Professional Activities
Notice bibliographique
Résumé
Competency Based Medical Education (CBME) is pushing the medical profession to be more accountable in our standards of assessment. This has led us to focus our efforts at the top of Miller's pyramid, where we aim to see what the trainee 'does' in the clinical environment. In Canadian Royal College specialty training, this has come in the form of workplace-based supervision of trainees performing Entrustable Professional Activities (EPAs). This is unfamiliar territory for many residents and faculty, and implementation of an additional assessment process into already busy clinical practice has been particularly challenging. Because EPA assessments serve as significant contributors in new programs of assessment, failure to collect high quality EPA assessments threaten the validity of this new system. Understanding the barriers to and enablers of EPA acquisition can inform faculty development initiatives to ensure success. Based on our previous work studying early experiences of EPA assessment acquisition in Emergency Medicine, we have identified eight key concepts to guide faculty development initiatives, namely: the rationale for CBME, the 'behind the scenes' of CBME, how to construct rich narrative comments, effective use of supervision scales, the tension of EPA assessments being both formative and summative, the importance of a shared responsibility between residents and faculty for EPA assessment completion, familiarity with the suite of EPAs, and tips and tricks for incorporating EPA assessment completion into busy clinical practice. These key concepts can be integrated into an overall faculty development strategy for building this now essential skill set.
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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 | 0,068 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,032 |
| Communication savante | 0,025 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,038 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».