Defining and Adopting Clinical Performance Measures in Graduate Medical Education: Where Are We Now and Where Are We Going?
Notice bibliographique
Résumé
Assessment and evaluation of trainees' clinical performance measures is needed to ensure safe, high-quality patient care. These measures also aid in the development of reflective, high-performing clinicians and hold graduate medical education (GME) accountable to the public. Although clinical performance measures hold great potential, challenges of defining, extracting, and measuring clinical performance in this way hinder their use for educational and quality improvement purposes. This article provides a way forward by identifying and articulating how clinical performance measures can be used to enhance GME by linking educational objectives with relevant clinical outcomes. The authors explore four key challenges: defining as well as measuring clinical performance measures, using electronic health record and clinical registry data to capture clinical performance, and bridging silos of medical education and health care quality improvement. The authors also propose solutions to showcase the value of clinical performance measures and conclude with a research and implementation agenda. Developing a common taxonomy of uniform specialty-specific clinical performance measures, linking these measures to large-scale GME databases, and applying both quantitative and qualitative methods to create a rich understanding of how GME affects quality of care and patient outcomes is important, the authors argue. The focus of this article is primarily GME, yet similar challenges and solutions will be applicable to other areas of medical and health professions education as well.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».