Continuous quality improvement in an accreditation system for undergraduate medical education: Benefits and challenges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accreditation reviews of medical schools typically occur at fixed intervals and result in a summative judgment about compliance with predefined process and outcome standards. However, reviews that only occur periodically may not be optimal for ensuring prompt identification of and remediation of problem areas. AIMS: To identify the factors that affect the ability to implement a continuous quality improvement (CQI) process for the interval review of accreditation standards. METHODS: Case examples from the United States, Canada, the Republic of Korea and Taiwan, were collected and analyzed to determine the strengths and challenges of the CQI processes implemented by a national association of medical schools and several medical school accrediting bodies. The CQI process at a single medical school also was reviewed. RESULTS: A functional CQI process should be focused directly on accreditation standards so as to result in the improvement of educational quality and outcomes, be feasible to implement, avoid duplication of effort and have both commitment and resource support from the sponsoring entity and the individual medical schools. CONCLUSIONS: CQI can enhance educational program quality and outcomes, if the process is designed to collect relevant information and the results are used for program improvement.
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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 | 0,127 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».