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Enregistrement W6926161231 · doi:10.20381/ruor-31159

Patient Involvement in Teaching and Assessing Entrustable Professional Activities of Competence by Design

2025· dissertation· en· W6926161231 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa - Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Interpersonal communicationPerceptionRealismQualitative researchInterpersonal relationship

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Active patient involvement (i.e., patient involvement in teaching, assessment, or in roles at institutional levels) in medical education has many benefits for learners. It brings realism to education, helps learners retain information, helps learners reflect on their interactions with patients, and improves learners’ interpersonal and communication skills. Furthermore, the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (i.e., RCPSC; the regulating body for postgraduate medical education) endorses patient involvement in assessing residents. However, the extent of patient involvement in postgraduate medical education (PGME) in Canada is unknown. This study explores this phenomenon, namely, how (or if) patients are indicated and involved in entrustable professional activities (EPAs; sets of skills and competencies that are entrusted to a professional and compose medical education curricula) of Competence by Design (CBD), a Canadian hybrid approach of competency-based medical education. Specifically, it explores (a) how patients are indicated in a sample of RCPSC EPA documents; (b) how (or if) those involved with EPAs envisioned patients in the teaching and assessment of EPAs, during EPA creation; and (c) how (or if) patients are (or could/should be) involved in the teaching and assessment of EPAs. This study adds to the limited knowledge available on patient involvement in PGME in Canada. It illuminates medical educators’ perceptions of patient involvement in medical education and barriers to patient involvement that must be overcome for it to become reality in the teaching and assessment of EPAs and CBD overall. Methods: I conducted this study in two parts, using qualitative methods. Part 1 involved analyzing a sample of RCPSC EPA documents for how patients are indicated in them. Part 2 involved semi-structured interviews with those involved with EPAs to explore (a) how (or if) patients were discussed in the teaching and assessment of EPAs, during creation; (b) how (or if) patients could (or should) be involved in the teaching and assessment of EPAs; and (c) barriers to patient involvement in the teaching and assessment of EPAs. Findings: The findings suggest that patients are indicated in EPA documents passively compared to physicians, which minimizes opportunities for active patient involvement in the teaching and assessment of EPAs. Interviews with those involved with EPAs suggested that patients were discussed during EPA creation in terms of how patients could assess EPAs, not in terms of how patients could teach them. Those involved with EPAs believed that patients should formatively assess non-technical skills of EPAs (i.e., the cognitive, social, and personal skills that work together to contribute to quality health care and effective physician-patient interactions; Flin et al., 2008). They also believed that patients should contribute to the formative assessment of EPAs and that patients could teach non-technical aspects of EPAs through storytelling. However, participants recognized that patient involvement in the teaching and assessment of EPAs is limited due to barriers, including finding the ‘right’ patient, lack of time, risk of breaking patient anonymity, and technology. Findings of this study provide recommendations on how to improve patient involvement in the teaching and assessment of EPAs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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