Understanding the emotional effects of competency-based education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Royal College of Physicians and Surgeons of Canada has shifted to a competency-based medical education (CBME) model that employs an outcomes-based learning approach for resident training with a focus on skills development, rather than a time-based model. The goal of CBME is to improve resident feedback and enhance medical education quality. However, research suggests CBME may not improve feedback and that residents may experience higher levels of stress, anxiety, and exhaustion. Although research exists regarding CBME’s theoretical benefits, little is known about its emotional impacts. This study aims to identify and understand the emotional effects of CBME on residents, faculty, and administrators in Psychiatry.\nMethods: This study employs a qualitative methodology. Approximately six participants are being recruited per group (i.e., residents, faculty, and administrators) from McMaster University’s Psychiatry department. Participants are undergoing semi-structured, one-on-one interviews where they are being asked open-ended questions that probe their emotions and experiences with CBME. Interviews are being transcribed and analyzed using a line-by-line approach that generates individual meaning units.\nResults: To date, data have been collected for 4 residents and 4 faculty members. Interim analysis suggests mainly negative or neutral emotions related to CBME, including feelings of frustration and tiredness.\nConclusions: This study is helping to elucidate the emotional effects of CBME on residents, faculty, and administrators in Psychiatry. Findings from this study will contribute to the growing scientific literature on CBME’s subjective effects and inform local quality improvement efforts.\nThis study was approved by the Hamilton Integrated Research Ethics Board.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».