Educators must consider patient outcomes when assessing the impact of clinical training
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The concept of outcomes has been used in health care for over 140 years. The use of outcomes in assessing quality of care regained prominence in the 1960s based on Donabedian's framework of structures, processes and outcomes. In the 1990s, the use of outcomes in medical education gained great favour, although the outcomes used were not carefully defined. Recently, a debate has ensued about the costs and, thus, sustainability of current health care programmes, focusing on the (non-)necessity of services, missed prevention opportunities and the efficiency of treatment programmes. Measurements using education outcomes and health care outcomes must take these issues into account, preferably from a common framework. As health care becomes increasingly costly and even inefficient, issues of effectiveness are often neglected in policy making. METHODS: This paper uses peer-reviewed evidence and an outcomes framework to explore the implications of current realities for the makers of education policy in the health professions and for the staff who train health professionals. DISCUSSION: If the ultimate impacts of practices and policies in health professions education are not considered, how will we know if our education structures, processes and outcomes are optimal? This essay examines this question from the perspectives of three related issues. The first refers to the need for a common framework if the outcomes of patient and community care are to be evaluated properly. The second perspective refers to whether it is feasible to consider both patient-based outcomes and patient-reported outcomes in assessing the impact of education programmes, especially at more advanced levels of training. The third perspective concerns the challenges and limitations that may be encountered in focusing on patient outcomes as a measure of the impact of education. The concluding discussion suggests how the results of such longer-term impact studies should be interpreted as key validity checks on the quality and effectiveness of medical education and clinical education if we are to address the validity and efficiency of outcomes used in education and training.
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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 | 0,246 | 0,464 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».