A call to action: The controversy of and rationale for competency-based medical education
Notice bibliographique
Résumé
Although medical education has enjoyed many successes over the last century, there is a recognition that health care is too often unsafe and of poor quality. Errors in diagnosis and treatment, communication breakdowns, poor care coordination, inappropriate use of tests and procedures, and dysfunctional collaboration harm patients and families around the world. These issues reflect on our current model of medical education and raise the question: Are physicians being adequately prepared for twenty-first century practice? Multiple reports have concluded the answer is "no." Concurrent with this concern is an increasing interest in competency-based medical education (CBME) as an approach to help reform medical education. The principles of CBME are grounded in providing better and safer care. As interest in CBME has increased, so have criticisms of the movement. This article summarizes and addresses objections and challenges related to CBME. These can provide valuable feedback to improve CBME implementation and avoid pitfalls. We strongly believe medical education reform should not be reduced to an "either/or" approach, but should blend theories and approaches to suit the needs and resources of the populations served. The incorporation of milestones and entrustable professional activities within existing competency frameworks speaks to the dynamic evolution of CBME, which should not be viewed as a fixed doctrine, but rather as a set of evolving concepts, principles, tools, and approaches that can enable important reforms in medical education that, in turn, enable the best outcomes for patients.
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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 | 0,140 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,118 |
| Communication savante | 0,020 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,063 | 0,103 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».