CPD of the future: a partnership between quality improvement and competency‐based education
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Many of those involved in continuing professional development (CPD) over the past 10 years have engaged in discussions about its goals and activities. Whereas in the past CPD was viewed as an education intervention directed towards the medical expert role, recent research highlights the need to expand the scope of CPD and to promote its more explicit role in improving patient care and health outcomes. Recent developments in quality improvement (QI) and competency-based medical education (CBME), guided by appropriate theories of learning and change, can shed light on how the field might best advance. This paper describes principles of QI and CBME and how they might contribute to CPD, explores theoretical perspectives that inform such an integration and suggests a future model of CPD. DISCUSSION: Continuing professional development seeks to improve patient outcomes by increasing physician knowledge and skills and changing behaviours, whereas QI takes the approach of system and process change. Combining the strengths of a CPD approach with strategies known to be effective from the field of QI has the potential to harmonise the contributions of each, and thereby to lead to better patient outcomes. Similarly, competency-based CPD is envisioned to place health needs and patient outcomes at the centre of a CPD system that will be guided by a set of competencies to enhance the quality of practice and the safety of the health system. CONCLUSIONS: We propose that the future CPD system should adhere to the following principles: it should be grounded in the everyday workplace, integrated into the health care system, oriented to patient outcomes, guided by multiple sources of performance and outcome data, and team-based; it should employ the principles and strategies of QI, and should be taken on as a collective responsibility by physicians, CPD provider organisations, regulators and the health system.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».