Developing a national competency framework for pediatric hospital medicine in Canada using the Delphi method
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over the past three decades, the field of Pediatric Hospital Medicine (PHM) has expanded rapidly in North America in response to the increasing complexity and acuity of the pediatric inpatient population. While 78 fellowship programs and a published PHM Core Competencies framework exist in the United States, Canadian fellowship programs lack a national competency framework to guide curriculum and practice. This absence creates uncertainty in defining the scope of practice and training expectations for PHM in Canada. The purpose of this study was to define this scope. Methods: Using Delphi methodology, a national panel of experts in PHM iteratively rated potential competencies, on a 5-point scale, to determine their priority for inclusion. Responses were analyzed after each round. Competencies that were assigned a rating of three or less by ≥80% of the panelists were removed from subsequent rounds. The remaining competencies were re-sent to panelists for further ratings until consensus was reached, defined as Cronbach's α ≥0.95 and after a minimum of two survey rounds. At the conclusion of the Delphi process, competencies where ≥80% of the panelists assigned a rating of ≥4 were included. Results: Two rounds of the Delphi process were required to reach consensus. Thirty-five panelists completed both survey rounds. The panelists represented 13 Canadian pediatric tertiary care centers and five community hospitals. Of 176 initial competencies, 109 PHM competencies achieved consensus, spanning the seven CanMEDS roles. Conclusion: This is the first study to define competencies for PHM in Canada. The competencies identified provide a framework for PHM fellowship program directors to shape local curricula. The results may also be used to inform the development of comprehensive national PHM fellowship curricula.
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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 | 0,005 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».