Closing the gap: a transatlantic collaboration to foster quality improvement training in graduate entry medical students using applications of QI methodologies to medical education
Notice bibliographique
Résumé
The alarming prevalence of medical error and adverse events in the health system raises a call to action to ensure that doctors in training receive adequate training in quality improvement (QI). Training medical students in QI remains a challenge given time constraints, lack of clinical exposure, and already saturated curricula. In some instances, QI training may be delivered during clerkship through didactic, and in some instances, and experiential learning. Preclinical years of medical school remain focused on introducing students to scientific and clinical concepts, rarely do they learn about QI. The Program for Innovation in Scholarship and Medicine (PRISM) is a programme that introduces first-year medical students to the fundamentals of QI using their experience as a medical student as the context. PRISM is a condensed QI curriculum that is delivered through an international partnership, based on a previously piloted programme at a Canadian medical school. Following an introductory workshop, medical students work in teams to develop QI proposals (project charters) which detail how QI principles and tools can generate small-scale improvements within their educational programme. Project charters are assessed by a team of faculty and upper year students, who have previously participated. On completion of the programme, students demonstrated increased knowledge, skills, and attitudes towards QI. Programme participants were satisfied with the structure and expectations of PRISM and expressed a newfound interest in QI. Nearly all participants would recommend PRISM to another medical student. In conclusion, PRISM serves as a resourceful, efficient educational approach for preclerkship students that provides an introduction to the concepts of QI in order for early trainees to build on baseline knowledge and skills throughout their training.
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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 | 0,024 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».