Application of the RIME framework in genetic counseling fieldwork training to assess practice‐based competencies
Notice bibliographique
Résumé
Using educational frameworks for learner assessment in genetic counseling (GC) training may help students and supervisors articulate developmentally appropriate clinical skills-based objectives and tasks that align with various stages of training as students work toward achieving entry-level competency. This professional issues case study describes how two GC programs adapted and implemented the RIME (Reporter-Interpreter-Manager-Educator) learner assessment framework, originally designed for medical education, to support and assess students' acquisition of practice-based competencies (PBCs) during clinical fieldwork placements. Each RIME level describes a different set of expectations regarding the skills students should be able to demonstrate based on the level of training they have achieved up to that point in time. In early training, students work mainly on gathering and reporting clinical information (Reporter level). In early to mid-training, students have learned what information to collect from clients and begin to apply the information to generate differential diagnoses (Interpreter level). When students reach the Manager level (typically by mid- to late-training), they can independently develop and implement case management plans tailored to individual cases. The Educator level, which may not be fully attained until after graduation, involves critically evaluating evidence and educating others about new evidence. The following paper describes our experiences incorporating the RIME framework into two GC graduate programs and explains the development of corresponding RIME-based assessment forms that align with the Accreditation Council of Genetic Counseling's 2023 PBCs. Overall, we find that using the RIME framework fosters a growth mindset by enabling students and supervisors to create developmentally appropriate goals and expectations, thereby facilitating assessment and guidance of trainee progress. Despite these perceived benefits, we acknowledge the need for research to evaluate the efficacy of the RIME framework or other learner assessment models in supporting student progression in achieving the GC PBCs.
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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 | 0,047 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».