Intended and Unintended Consequences: The Impact of Competence by Design Implementation on the Experiences of Trainees in a Pediatric Residency Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent reports from Canadian academic institutions provide insights into the resident experience following Competence by Design (CBD) implementation and have suggested important unintended consequences, such as increased administrative burden. Since pediatric residency programs transitioned in July 2021, half of McMaster University’s Pediatric Residency Program residents were in competency-based medical education (CBME) streams in the 2022-2023 academic year, and half were in non-CBME streams. As a result, our objective was to compare the residents' experiences in these two streams for observation, feedback, assessment, and well-being and burnout. Methods: We studied resident physicians in the McMaster Pediatric Residency Program (n = 37 eligible residents), employing a two-phased quantitative sequential exploratory approach. In Phase 1, residents used electronic journals (e-journals) to log feedback, observation, and assessments over two weeks and time spent on clinical assessments. Phase 2 involved an anonymous survey to recall experiences with assessment, supervision, and observation. Validated single-item measures from the Maslach Burnout Inventory assessed emotional exhaustion and depersonalization. Results: The e-journal response rate was 56.8% (21/37), with complete responses from 10 CBME and 11 non-CBME residents. Our analyses indicated that CBME residents attempted more assessments (p < .01) and spent more time on them (126 minutes vs. 28 minutes for non-CBME residents, p < .01). Both groups reported similar rates of observation and feedback. The survey response rate was 59.5% (22/37), with complete responses from 15 CBME and seven non-CBME residents. Burnout was prevalent, with CBME residents more likely to endorse assessments as a cause of feeling burnt out (p = 0.023). Discussion: Given the significantly increased contribution of clinical assessments to burnout in the CBME cohorts, it is crucial to further investigate this curriculum’s administrative burden and its implications for resident well-being. Further research is needed to explore the changes to the quality and quantity of feedback, observation, and assessment in CBME.
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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 | 0,017 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».