Multi-stakeholder validation of Entrustable Professional Activities in FM-Care of the Elderly and RCPSC Geriatrics
Notice bibliographique
Résumé
Entrustable Professional Activities (EPAs) have become widely used within Competency-Based Medical Education (CBME) for the training and evaluation of residents. Little is known about the effectiveness of incorporating multiple stakeholder groups in the validation of EPAs. Through online focus groups consisting of five distinct stakeholder groups, we seek to validate two EPA frameworks: one for the University of Manitoba Care of the Elderly (CoE) Enhanced Skills program, and one for Canadian Geriatrics Specialty Programs. Participants were recruited to take part in one of five online focus groups, one for each stakeholder group (physician faculty, residents, non-physician healthcare professionals, administrators/managers, and patients). Each group met one time for 90 minutes over ZOOM. Meeting transcripts were coded using NVivo using codes that were formulated iteratively by the research team. The themes arising from stakeholder feedback suggest that successful EPAs must neither be too specific nor too expansive in scope, clearly delineate appropriate means of evaluation, and indicate specific clinical settings in which each EPA should be evaluated. Cross-cutting themes included requiring trainees to collaborate with other professionals when it would optimize patient care, and preparing trainees to advocate for their patients' health (Advocacy). Stakeholders also brought forth a variety of ideas that could be used to formulate new CoE and Geriatrics EPAs, and reflected on how the frameworks contrasted the two disciplines. The present study demonstrates that multi-stakeholder analysis yields diverse feedback that can help make EPAs clearer, easier to use in evaluation, and more socially accountable.
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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 | 0,137 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».