Five years of competency-based medical education in Canadian urology
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In 2018, competency-based medical education (CBME) was introduced to Canadian urology residency training. We examined learner and faculty experiences with CBME five years post-implementation. METHODS: Two online surveys were developed from a scoping review of CBME literature and expert consultation. They covered aspects including unintended consequences, satisfaction, and challenges. They were distributed to Canadian urology residency program directors, faculty, and senior residents from January to June 2023. Respondents rated agreement/satisfaction using a five-point Likert scale. Descriptive analyses considered scores of 4-5 as agreement/satisfaction and 1-2 as disagreement/dissatisfaction. RESULTS: Twenty-nine faculty members (including 10/13 [77%] program directors) and 33/63 (53%) senior residents responded. Overall, 69% of respondents are unsatisfied with CBME, 19% are neutral, and 11% are satisfied. Anxiety and/or fatigue with CBME are reported by 76% of faculty and 66% of residents. CBME is seen as burdensome: 61% of residents frequently trigger assessment requests, while 66% of faculty feel overwhelmed by the volume of requested assessments. Faculty members (83%) and residents (73%) find CBME time-consuming. Over 50% of respondents believe CBME failed to de-emphasize time-based learning, individualize progression, rapidly identify struggling residents, or improve feedback quality. Over 60% agree that CBME has clarified learning expectations and training stages. CONCLUSIONS: There is prevailing dissatisfaction with CBME within Canadian urology training programs, impacting the well-being of both faculty and residents while falling short of delivering personalized training; however, CBME has provided a structured and transparent framework for trainee advancement. Improvements to CBME are needed beyond its initial five years.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».