The accountability of clinical education: its definition and assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical education is not exempt from increasing societal expectations of accountability. Competition for financial resources requires medical educators to demonstrate cost-effective educational practice; health care practitioners, the products of medical education programmes, must meet increasing standards of professionalism; the culture of evidence-based medicine demands an evaluation of the effect educational programmes have on health care and service delivery. Educators cannot demonstrate that graduates possess the required attributes, or that their programmes have the desired impact on health care without appropriate assessment tools and measures of outcome. OBJECTIVE: To determine to what extent currently available assessment approaches can measure potentially relevant medical education outcomes addressing practitioner performance, health care delivery and population health, in order to highlight areas in need of research and development. METHODS: Illustrative publications about desirable professional behaviour were synthesized to obtain examples of required competencies and health outcomes. A MEDLINE search for available assessment tools and measures of health outcome was performed. RESULTS: There are extensive tools for assessing clinical skills and knowledge. Some work has been done on the use of professional judgement for assessing professional behaviours; scholarship; and multiprofessional team working; but much more is needed. Very little literature exists on assessing group attributes of professionals, such as clinical governance, evidence-based practice and workforce allocation, and even less on examining individual patient or population health indices. CONCLUSIONS: The challenge facing medical educators is to develop new tools, many of which will rely on professional judgement, for assessing these broader competencies and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».