Knowledge and Perceptions of Competency-Based Medical Education in Diagnostic Radiology Post-Graduate Medical Education: Identifying Priorities and Developing a Framework for Professional Development Activities
Notice bibliographique
Résumé
<b>Introduction:</b> We evaluated knowledge and perceptions of an established Competency-Based Medical Education (CBME) model developed by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada, Competence by Design (CBD), and identified evidence-informed priorities for professional development activities (PDAs). <b>Materials and Methods:</b> Teaching faculty and residents at a single, large diagnostic radiology post-graduate medical education (PGME) program were eligible to participate in this cross-sectional, survey-based study. Knowledge of CBD was evaluated through multiple choice questions (MCQs), which assessed participants’ understanding of major principles and terms associated with CBD. Participants’ perceptions of the anticipated impact of CBD on resident education and patient care were evaluated and priorities for PDAs were identified, which informed a framework for CBD PDAs. <b>Results:</b> Fifty faculty and residents participated. The faculty and resident response rates were 11.6% (n = 29/249) and 55.3% (n = 21/38), respectively. The mean ± standard deviation overall score on MCQs was 39.0% ± 20.4%. The majority of participants perceived the impact of CBD on resident education to be equivocal and to not impact patient care. Knowledge of CBD was not statistically significantly associated with participants’ perceptions of the impact of CBD on either resident education or patient care (<i>P</i> > .05). Delivery of high-quality feedback was the greatest priority identified for PDAs. <b>Discussion: </b>Our results and proposed CBD PDAs framework may help to guide diagnostic radiology PGME programs in designing evidence-informed PDAs, which may meaningfully contribute to the successful implementation of CBD in diagnostic radiology PGME. As diagnostic radiology PGME programs throughout the world increasingly implement CBME models, evidence-informed PDAs will become of increasing importance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».