The Need for Evidence in Medical Education: The Development of Best Evidence Medical Education as an Opportunity to Inform, Guide, and Sustain Medical Education Research
Notice bibliographique
Résumé
The development of the Best Evidence Medical Education (BEME) Collaboration is introduced in the context of other systematic review initiatives, specifically the Cochrane and Campbell collaborations. The commentary addresses two goals: to describe the current status of BEME and to situate BEME in the broader context of the medical education community's need to be accountable, to conduct research to understand educational processes and results, and the key role that medical educational research must play within the quality-improvement agenda. Lessons drawn from the evidence-based practice movement of the last ten years and the current experience with BEME suggest that, although BEME will inform some educational policies and practices, its initial success may be limited because of the paucity of studies that meet current standards for evidence and the great difficulty in conducting methodologically rigorous studies in the complex social interaction called education. Nonetheless, the need exists for medical education research to continue to address key issues in medical education using experimental designs, while at the same time anticipating the need for more situation-specific data to permit educators to monitor and benchmark their existing programs within a quality-improvement and accountability framework. The authors conclude that the very nature of being professional in today's social and fiscal context demands that medical educators provide evidence of effectiveness and efficiency of their programs while at the same time BEME and medical education research continue to grow and mature.
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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 | 0,432 | 0,725 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,034 |
| Communication savante | 0,026 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,032 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».