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Enregistrement W7020073777

Intended and Unintended Consequences: The Impact of Competence by Design Implementation on the Experiences of Trainees in a Pediatric Residency Program

2024· dissertation· en· W7020073777 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésCompetence (human resources)FeelingBurnoutWork hoursRecallInstitutional review boardGraduate medical education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,300 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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