Competence by Design in Cardiac Surgery Resident Training: A Qualitative Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A new training model known as "Competence by Design" (CBD) is centered on evaluating "entrustable professional activities" and "milestones" and it represents a paradigm change from time-based to outcome-based learning and evaluation. This study presents a qualitative quality assurance and improvement assessment of the current state of CBD in cardiac surgery training at a single center. METHODS: An initial questionnaire was distributed to three focus groups: educators, traditional-system trainees, and CBD trainees. Building on the questionnaire responses, in-depth interviews were conducted and qualitative thematic data analysis was performed to identify recurrent themes. RESULTS: Thirteen participants were interviewed (6 educators and 7 residents, n = 4 traditional-system trainees and n = 3 CBD trainees). Thematic analysis generated 16 themes, including six major themes. CBD (1) promotes a more standardized approach to surgical training, (2) allows for more objective assessment of residents' progress, (3) encourages a focused approach to specific skill development, (4) comes with increased administrative workloads, (5) allows for early recognition of struggling or failing residents with documentation, and (6) presents challenges in understanding and implementation for both residents and educators. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first study to assess the benefits and pitfalls of CBD in a Canadian cardiac surgery training program with feedback from both educators and trainees. Our participants felt that CBD has value in providing more standardized training, more elaborate and well-documented assessments, more detailed and meaningful feedback, and outcome-based training focused on the acquisition of surgical skills despite increased administrative workloads. Our participants identified specific challenges involved in understanding and implementing the CBD model.
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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 | 0,022 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».