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Enregistrement W2767900335 · doi:10.1080/10872981.2017.1396172

Roadmap for creating an accelerated three-year medical education program

2017· article· en· W2767900335 sur OpenAlexaff
Shou Ling Leong, Joan Cangiarella, Tonya L. Fancher, Lisa Dodson, Colleen O׳Connor Grochowski, Carol Hustedde, Betsy Jones, Christina Kelly, Allison Macerollo, Annette C. Reboli, Melvin G. Rosenfeld, Kristen Rundell, Tina L. Thompson, R. O. Whyte, Martin Pusic

Notice bibliographique

RevueMedical Education Online · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHealth Resources and Services AdministrationJosiah Macy Jr. Foundation
Mots-clésMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical education is undergoing significant transformation. Many medical schools are moving away from the concept of seat time to competency-based education and introducing flexibility in the curriculum that allows individualization. In response to rising student debt and the anticipated physician shortage, 35% of US medical schools are considering the development of accelerated pathways. The roadmap described in this paper is grounded in the experiences of the Consortium of Accelerated Medical Pathway Programs (CAMPP) members in the development, implementation, and evaluation of one type of accelerated pathway: the three-year MD program. Strategies include developing a mission that guides curricular development - meeting regulatory requirements, attaining institutional buy-in and resources necessary to support the programs, including student assessment and mentoring - and program evaluation. Accelerated programs offer opportunities to innovate and integrate a mission benefitting students and the public. ABBREVIATIONS: CAMPP: Consortium of accelerated medical pathway programs; GME: Graduate medical education; LCME: Liaison committee on medical education; NRMP: National residency matching program; UME: Undergraduate medical education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,426 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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