The need for needs assessment in continuing medical education
Notice bibliographique
Résumé
Maintenance of professional competence is a critical component of professionalism. However, traditional methods, which rely on individual self assessment, are inadequate. Conversely, legislated recertification programmes are difficult to individualise and can be perceived as draconian. What is required are better methods of standardised individual needs assessment. We suggest some possible strategies. Like all professions medicine is granted professional autonomy by society under the assumption that its practitioners will be deemed competent on entry into practice and will maintain competence for as long as they practise. Traditionally it is the responsibility of the individual practitioner to do whatever is necessary to remain competent. In the past maintaining one's competence was not problematic because relevant knowledge accreted slowly. Today, however, without a programme of active learning no doctor can hope to remain competent for more than a few years after graduation. One response to this challenge has been for education programmes, particularly problem based ones such as our own, to focus on the development of self assessment skills and self directed learning skills in order to equip graduates to maintain competence. The evidence, however, while not abundant, shows that this was a quixotic quest. The evidence that graduates from problem based learning are better at “keeping up” is weak.1 2 Moreover, many studies have shown that self assessment is far more difficult than we thought.3 Finally, self assessment does not emerge on graduation as a consequence of the demands of changing practice. Sibley et al observed that practitioners tend to pursue education around topics they are already good at while avoiding areas in which they are deficient and where there may be room for improvement.4 The evidence shows therefore that self monitoring programmes such as the maintenance of competence (MOCOMP) programme,5 which leave practitioners to their own devices, …
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».