Mapping an undergraduate medical education curriculum against national and international palliative care reference learning objectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The teaching of palliative care competencies is an essential component of undergraduate medical education. There is significant variance in the palliative care content delivered in undergraduate medical curricula, revealing the utility of reference standards to guide curricular development and assessment. To evaluate our university’s undergraduate palliative care teaching, we undertook a curriculum mapping exercise, comparing official learning objectives to the national Educating Future Physicians in Palliative and End-of-Life Care (EFPPEC) and the international Palliative Education Assessment Tool (PEAT) reference objectives. Methods Multiple assessors independently compared our university’s UGME learning objectives with EFPPEC and PEAT reference objectives to determine the degree-of-coverage. Visual curriculum maps were created to depict in which part of the curriculum each objective is delivered and by which medical specialty. Results Of 122 EFPPEC objectives, 55 (45.1%) were covered fully, 42 (34.4%) were covered partially, and 25 (20.5%) were not covered by university objectives. Of 89 PEAT objectives, 40 (44.9%) were covered fully, 35 (39.3%) were covered partially, and 14 (15.7%) were not covered by university objectives. Conclusions The majority of EFPPEC and PEAT reference objectives are fully or partially covered in our university’s undergraduate medical curriculum. Our approach could serve as a guide for others who endeavour to review their universities’ specialty-specific medical education against reference objectives. Future curriculum development should target the elimination of identified gaps and evaluate the attainment of palliative care competencies by medical learners.
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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 | 0,000 | 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) | 0,128 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».