Transforming the Academic Faculty Perspective in Graduate Medical Education to Better Align Educational and Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The current health care delivery model continues to fall short in achieving the desired patient safety and quality-of-care outcomes for patients. And, until recently, an explicit acknowledgment of the role and influence of the clinical learning environment on professional development had been missing from physician-based competency frameworks. In this Perspective, the authors explore the implications of the insufficient integration of education about patient safety and quality improvement by academic faculty into the clinical learning environment in many graduate medical education (GME) programs, and the important role that academic faculty need to play to better align the educational and clinical contexts to improve both learner and patient outcomes. The authors propose a framework that closely aligns the educational and clinical contexts, such that both educational and clinical outcomes are centered around the patient. This will require a reorganization of academic faculty perspective and educational design of GME training programs that recognizes that (1) the dynamic interplay between the faculty, learner, training program, and clinical microsystem ultimately influences the quality of physician that emerges from the training program and environment, and (2) patient outcomes relate to the quality of education and the success of clinical microsystems. To enable this evolution, there is a need to revisit the core competencies expected of academic faculty, implement innovative faculty development strategies, examine closely faculty's current clinical super vision practices, and establish a training environment that supports bridging from clinician to educator, training program to clinical microsystem, and educational outcomes to clinical outcomes that benefit patients.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».