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Enregistrement W2783348499 · doi:10.1108/lhs-09-2017-0053

Quality improvement in curriculum development

2018· article· en· W2783348499 sur OpenAlexaffabout
Victor Maddalena, Amanda Pendergast, Gerona McGrath

Notice bibliographique

RevueLeadership in health services · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Pedagogy
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality managementCurriculumQuality (philosophy)Medical educationPsychologyBusinessProcess managementMedicinePolitical scienceNursingOperations managementEngineeringPedagogyManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose There is a growing emphasis on teaching patient safety principles and quality improvement (QI) processes in medical education curricula. This paper aims to present how the Faculty of Medicine at Memorial University of Newfoundland engaged medical students in quality improvement during their recent curriculum renewal process. Design/methodology/approach In the 2013-2014 academic year, the Faculty of Medicine at Memorial University of Newfoundland launched an undergraduate medical education curriculum renewal process. This presented a unique opportunity to teach quality improvement by involving students in the ongoing development and continuous improvement of their undergraduate curriculum through the implementation of quality circles and other related QI activities. Findings The authors' experience shows that implementing QI processes is beneficial in the medical education environment, particularly during times of curriculum redesign or implementation of new initiatives. Originality/value Student engagement and participation in the QI process is an excellent way to teach basic QI concepts and improve curriculum program outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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