Resident Case Volumes Following the Introduction of Competency-Based Medical Education in Diagnostic Radiology: A 10 Year Review
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVES: A Canadian Diagnostic Radiology residency program implemented a competency-based medical education (CBME) curriculum in 2017 (Q-CBME), followed by the national Competence by Design (CBD) model in 2022. These frameworks emphasize progression through frequent assessment of competencies rather than time in training. However, concerns remain that the time burden or "tick-box" mentality in the context of increased assessments may decrease clinical exposure. This study evaluated whether CBME implementation affected resident clinical case volumes compared to a traditional time-based curriculum. MATERIALS AND METHODS: Using Nuance mPower Clinical Analytics, case volumes were extracted for residents in traditional (n=9), Q-CBME (n=16), and CBD (n=5) curricula during their first abdominal, chest, and neuroimaging rotations. Volumes were normalized by days worked and averaged by cohort. A secondary analysis compared total volumes between traditional (n=8) and Q-CBME (n=12) residents over the entirety of residency. Comparisons were made using ANOVA and independent t-tests. RESULTS: ANOVA revealed significant difference in abdominal CT volumes (p=0.0002). T-tests showed significant difference for neuroradiology CT (traditional vs CBD, p=0.0008), abdominal CT (traditional vs Q-CBME, p=0.0015; traditional vs CBD, p=0.0005), and chest X-ray (Q-CBME vs CBD, p=0.0262). Whole-residency analysis found significant differences only in MRI (p=0.0195) and nuclear medicine (p=0.0003). In all significant differences between a CBME and traditional cohort, Q-CBME and CBD had higher mean volumes. CONCLUSION: CBME offers opportunities for enhanced feedback and mentorship. This study found no reduction in resident case volumes under CBME, supporting the view that competency-based training can maintain, or even increase, clinical exposure. Given prior findings linking case volume to competency, these results support continued CBME adoption in radiology training.
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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 | 0,003 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».