A Scoping Review and Realist Synthesis of Surgical Trainees’ Perspectives in Competency-based Training
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the literature pertaining to surgical trainees' experiences with competency-based medical education (CBME), outline strengths and weaknesses, and synthesize the evidence to map the sequence of activities that must be successfully implemented for CBME to function effectively. SUMMARY BACKGROUND DATA: CBME has seen rapid and widespread adoption in surgical training programs globally. Amid reports of mixed findings for how CBME programs impact trainees' wellness, program directors require evidence-informed solutions. METHODS: A scoping literature review of Medline, Embase, ERIC, PsycINFO, and the grey literature was conducted between January 1, 2012 and August 9, 2024 for studies reporting surgical trainees' perceptions of advantages and disadvantages of CBME. The data was synthesized with reflexive thematic analysis, and from a scientific realism perspective to generate a conceptual map of how themes relate to the intended program theory of CBME. RESULTS: 2160 titles were identified. After title and abstract screening, 1933 studies were excluded, leaving 227 articles for full-text review of which 213 were excluded. Reported advantages and disadvantages of CBME organized into four themes: logistics of implementation, educational value, infectious apathy, and psychological implications. A series of program theories are proposed and mapped to the themes, providing a contextualized understanding of how the intended impact of CBME on trainees has differed from reality. CONCLUSIONS: By mapping themes and proposing related program theories, we provide surgical programs in different contexts a guide to fine-tune ongoing CBME implementation processes. We believe such refinements will enhance resident well-being, while promoting the goal of creating safe, capable surgeons.
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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 | 0,083 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».