Country report: medical education in France
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The last 10 years have represented a period of significant reform within both the health care and education systems in France. In terms of its workforce, France faces a shortage of doctors, particularly in primary care. METHODS: This paper examines the French medical curriculum, student selection, licensure and continuing medical education and discusses the challenges currently facing French medical faculties. RESULTS: The French medical curriculum is defined nationally, with methods adapted at medical school level. There has been some uptake of innovative methods such as problem-based learning, skills-based teaching and performance-based assessment. However, traditional didactic teaching of scientific medicine and the apprenticeship model remain dominant. France uses a unique method of selection, which is the subject of much debate. Following a general year, medical students are subject to a selection examination that permits only a small number to continue studies. Similarly, at the end of medical school, a written test is used to rank students for the purpose of matching to specialty training. France has no national colleges or licensing authorities and thus authorisation to practise rests on the diploma delivered by each faculty of medicine. From 2005, continuing medical education became compulsory for all doctors. It includes the evaluation of medical practice. CONCLUSIONS: French faculties of medicine face several challenges, including: rising numbers of students without a commensurate growth in the number of faculty members; an increasing emphasis on multidisciplinary health care; a drive towards mandatory continuing education and performance-based outcomes, and the development of national selection examinations that are knowledge-based.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,009 |
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 ».